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RSS订阅原创 Attention Model 在自然语言处理里的应用
本文的目标是介绍Attention Model在自然语言处理里的应用，本文的结构是：先介绍两篇经典之作，一篇NMT，一篇是Image Caption；之后介绍Attention在不同NLP Task上的应用，在介绍时有详有略。
2017-02-06 18:42:17
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原创 论文笔记：[ACL2016]End-to-end Sequence Labeling via Bi-directional LSTM-CNNs-CRF
文章：Ma X, Hovy E. End-to-end Sequence Labeling via Bi-directional LSTM-CNNs-CRF[J]. 2016. 发表在ACL2016上。我认为这是一篇写的非常清楚的文章。本文要解决的是序列标注的问题，可用于POS、NER等任务。
2017-01-11 19:07:06
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原创 Tensorflow系列：reshape
矩阵变形是常用的操作，在Tensorflow中调用方式有多种，例如： 1. tf.reshape tf.reshape(L3, [-1, W4.get_shape().as_list()[0]]) 2. object.reshape mnist.test.images.reshape(-1, 28, 28, 1) 所有reshape函数中，关键的是shape这个参数 下以tf
2017-01-03 16:46:53
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原创 Tensorflow系列：tf.nn.conv2d
TensorFlow的CNN代码中有tf.nn.conv2d(X, W1, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')这样一句，本文介绍tf.nn.conv2d的用法： tf.nn.conv2d tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, data_format
2017-01-03 14:06:47
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原创 Tensorflow系列：tf.random_normal
在CNN代码里，可能有这样一句话： W1 = tf.Variable(tf.random_normal([3, 3, 1, 32], stddev=0.01))，对于函数tf.random_normal解释如下： tf.random_normal tf.random_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None,
2017-01-03 13:40:09
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空空如也
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