2.CNN圖片多標籤分類(基於TensorFlow實現驗證碼識別OCR)
上一篇實現了圖片CNN單標籤分類(貓狗圖片分類任務) 地址: juejin.im/post/5c0739… 預告:下一篇用LSTM+CTC實現不定長文字的OCR,本質上是一種不固定標籤個數的多標籤分
上一篇實現了圖片CNN單標籤分類(貓狗圖片分類任務) 地址: juejin.im/post/5c0739… 預告:下一篇用LSTM+CTC實現不定長文字的OCR,本質上是一種不固定標籤個數的多標籤分
Introduction 由於當前的事件抽取模型依賴於監督資料中已有事件(seen type)的特徵學習,所以不利於擴充套件到新的事件類別(unseen type)上。論文提出的方法基於如下假設:”the
前言 這是作業系統學習的第三篇啦,關於程序排程有很多內容,作業系統在排程程序的時候最容易遇到的問題就是死鎖了, 銀行家演算法 是一個典型的避免死鎖演算法。 死鎖的概念 先來了解一下死鎖的基本概
1. 詞向量介紹 在討論詞嵌入之前,先要理解詞向量的表達形式,注意,這裡的詞向量不是指 Word2Vec 。關於詞向量的表達,現階段採用的主要有 One hot representation 和 Dist
如果一個方陣 $A$ 相似於對角陣,即存在可逆矩陣 $P$ 和對角矩陣 $D$,有 $A = PDP^{-1}$,則稱 $A$可對角化 。 定理 5(對角化定理)$n \times n$ 矩
眾所周知,跟蹤器是一種實時追蹤太陽的裝置。通常來說,使用CAD方式可以計算出跟蹤器的最優角度,但是這個方法僅適用於得到一次性的結果。而對於實時變動的各種角度來說,常規的CAD方式則無法滿足跟蹤器專案的實際需求。
fastText是Facebook於2016年開源的一個詞向量計算和文字分類工具,在學術上並沒有太大創新。 但是它的優點也非常明顯, 在文字分類任務中,fastText(淺層網路)往往能取得和深度網
儘管變換 $\boldsymbol x \mapsto A \boldsymbol x$ 有可能使向量往各個方向移動,但通常會有某些特殊向量,$A$ 對這些向量的作用是簡單的。 定義$A$ 為 $n \t
定理 8 蘊含向量空間 $V$ 的基 $\mathcal{B}$ 若含有 $n$ 個向量,則 $V$ 與 $\mathbb{R}^n$ 同構。數 $n$ 是 $V$ 的一個內在性質(稱為維數),不依賴基的選擇
論文 Entropy-based Term Weighting Schemes for Text Categorization in VSM 提出了新的基於熵的用於文字分類的詞權重計算方法tf·dc,tf·b
對於 $V$ 中向量的一個指標集 $\{\boldsymbol v_1, \cdots, \boldsymbol v_p\}$,如果 \begin{equation} c_1 \boldsym
本文( 《三種提升一對多多語言翻譯策略》 )是搜狗和中科院自動化所合作發表在 EMNLP 2018 上的工作。搜狗翻譯目前採用業界領先的神經網路機器翻譯框架支援 60 種以上不同語言之間的互譯,考慮
線上性代數的應用中,$\mathbb{R}^n$ 的子空間通常由以下兩種方式產生:(1)作為齊次線性方程組的解集;(2)作為某些確定向量的線性組合的集合。 Contents 1. 矩陣的零空間
在傳統機器學習方法,支援向量機算是比較厲害的方法,但是計算過程非常複雜。軟間隔支援向量機通過減弱了其約束,使計算變得簡單。 操作步驟 匯入所需的包。 import tensorflow as tf
1:優化器 。機器學習訓練的目的在於更新引數,優化目標函式,常見優化器有SGD,Adagrad,Adadelta,Adam,Adamax,Nadam。其中SGD和Adam優化器是最為常用的兩種優化器,SGD