人工智能

博客荒废了很久准备重新开始写起来。最近一直在忙毕设的事情准备用深度学习的方法进行微博情感分析，在我们的研究中，将使用5分类的方法来将微博进行分类。之前纠结深度学习工具的选择，先后在theano，deeplearningtoolbox，torch和deeplarining4j之间纠结了很久，选来选去最终还是选了torch7。具体原因先按下不表，过程很纠结就是了。torch7除了标

运行 luarocks install cunn出现make[1]: *** [lib/THC/CMakeFiles/THC.dir/all] 错误 2解决方法：进入torch目录，执行 git pull, 然后运行 ./install.sh

1. preferences->Lua->Interpreters2. Interpreter type Lua 5.23. Interpreter  executabletorch/install/qlua4. Interpreter arguments   -lenv -e "io.stdout:setvbuf('no'); if os.getenv('DEBUG_MO

cmul计算的是两个张量tensor1与tensor2之间的element-wise-multiplication (数组元素依次相乘或者元素对应相乘)。 值得注意的是：两个张量之间的元素个数必须相等，它们大小不一定要相同。 说明：当tensor1与tensor2之间的维数满足可以矩阵相乘时，就还原为矩阵乘法；当二者之间的维数不满足普通矩阵乘法时，按照行优先的顺序依次将二者对应位置的数字相

nn模块中的loss函数有一个选择就是：nn.ClassNLLCriterion。既The negative log likelihood criterion。需要说明的是，其表达式criterion = nn.ClassNLLCriterion([weights]) 中，weights是用于类别加权的，为一个1维的Tensor。＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝模块自带文档＝＝＝＝＝＝＝＝

nn模块中的loss函数有一个选择就是：nn.ClassNLLCriterion。既The negative log likelihood criterion。需要说明的是，其表达式criterion = nn.ClassNLLCriterion([weights]) 中，weights是用于类别加权的，为一个1维的Tensor。＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝模块自带文档＝＝＝＝＝＝＝＝

Torch provides MATLAB-like functions for manipulating Tensor objects. Functions fall into several types of categories:Constructors like zeros, ones;Extractors like diag and triu;Element-wise mat

The Tensor class is probably the most important class in Torch. Almost every package depends on this class. It is theclass for handling numeric data. As with pretty much anything in Torch7, tensor