蓝蓝的天

一、deepdream 转载自:https://www.jianshu.com/p/1ee5f5423850 原理简介： 我们将一些与任务无关的图片输入，希望通过网络对其提取特征，然后反向传播的时候不再更新网络的参数，而是更新图片中的像素点，不断地迭代让网络越来越相信这张图片属于分类任务中的某一类。 代码： # -*- encoding: utf-8 -*- import sys r

1）LSTM介绍 转载自https://www.youkuaiyun.com/article/2015-09-14/2825693 Gates： 输入变换： 状态更新： 使用图片描述类似下图： 输入 首先，让我们来定义输入形式。在lua中类似数组的对象称为表，这个网络将接受一个类似下面的这个张量表。 local inputs = {} table.insert(inpu

1）共轭先验分布 参见http://blog.youkuaiyun.com/baimafujinji/article/details/51374202 a.共轭性：后验概率分布拥有与先验分布相同的函数形式。这个性质被叫做共轭性（Conjugacy）。它使得后验概率分布的函数形式与先验概率相同。例如，二项分布的参数之共轭先验就是我们前面介绍的 Beta 分布。多项式分布的参数之共轭先验则是 Dirichle

转载自http://blog.youkuaiyun.com/orlandowww/article/details/52706135 下载： 停用词集合： http://download.youkuaiyun.com/download/kevinelstri/9817721 分词语料训练集： http://download.youkuaiyun.com/download/github_36326955/9747927 1）

HMM学习最佳范例 http://www.52nlp.cn/hmm-learn-best-practices-four-hidden-markov-models 一 、定义 一个隐马尔科夫模型是一个三元组（pi, A, B）。 pi：初始化概率向量； A：状态转移矩阵； B：混淆矩阵； 二、应用 a) 评估（Evaluation） b) 解码（ Decoding） C）学习（Le