柳汀轩

1.ACL 2016 Accepted Papers 会议论文 Long PapersA CALL system for learning preposition usage John LeeA Character-level Decoder without Explicit Segmentation for Neural Machine Translation Junyoung Chung,

LDA可以看做如何由单词生成主题，生成的过程分为两步，首先，将每一篇文档视为多个主题在单词上的分布，也就是每篇文档是由多个主题按照不同的比例混合而成，而每个话题可以由代表性的词语来表示，比如，雾霾这个话题，与其相关的词语有北京，PM2.5，呼吸等，具有相同分布的文档统计出来有多少，这个数目又满足一定的分布，这个分布就是Dirichlet分布；接下来按分布概率模型（参数确定参考Gibbs Sampli

本文译自http://www.wildml.com/2015/09/recurrent-neural-networks-tutorial-part-1-introduction-to-rnns/ 最近一直在做数据挖掘大作业-搜索相关性评价，利用sklearn的ensemble方法GBRT与RF权重加和效果仅为52%（kappa score），想使用NN方法测试下效果，发现了RNN的两篇好文