Abby_Taowenx

本部分是目前应用比较成熟的深度学习基础方法。推荐李飞飞老师的CS231n课程（网易云课堂有全部视频和课件，建议把编程作业刷了）配合学习~第六章 深度前馈网络1、...

一会吧

变量命名标识符和关键字标识符：字母、下划线和数字。不能以数字开头，不能与关键字重名。变量命名规则：（1）“=” 左右个空一格（2）变量由多个单词组成命名1：每个单词都用小写，单词之间“_”下划线连接命名2：驼峰命名法——使用首字母大写替代下划线。判断语句if格式：if 要判断的条件：  条件成立时，要做的事情  … …else：  条件不成立时，要做的事情  … …...

程序错误排查：-手误理解欠缺每行代码负责完成一个动作，一行不要出现多条语句缩进错误python2.0默认不支持中文，3.0版本支持中文python3.0没有考虑向下兼容...

第一章 绪论1、人机对话系统基本框架对话管理：控制对话流程信息处理：语料库建立、知识的表示、信息搜索算法2、自然语言理解模块（NLU）四个层次：（1）基本语言信号的构成；（语音、文字）（2）语言基本运用单位的构成和组合；（语法和句法）（3）语言所要表达的概念结构;（语义）（4）语言与语言使用环境的相互作用。（语用）3、歧义一般不能通过发生歧义的语言单位自身获得解决，而必须借助...

第四部分 其他主题- 用递归神经网络对树建模- 结构化输出预测- 级联、多任务与半监督学习- 结论用递归神经网络对树建模1、递归神经网络（RecRNN）是RNN由序列到二叉树的推广。2、形式化定义...

第一章 概述1、对话系统分类基于实现方式——检索式、生成式基于功能——问答系统、面向任务的对话系统、闲聊系统、主动推荐系统。2、框架自动语音识别——自然语言理解——对话管理（Web，社区问答，搜索引擎，百科站点，知识库）——自然语言生成——语音合成第二章 聊天机器人技术原理1、基于功能分类（1）问答系统：偏重于问句分析（模板匹配、语义解析）——主题词、问题词、中心动词（2）面向任...

第三部分 特殊的结构- CNN：n元语法探测器- RNN：序列和栈建模- 实际的RNN结构- 通过循环网络建模- 条件生成CNN专门用来识别文本中的一个序列里的富信息n元语法和带槽n元语法，忽略位置但考虑局部有序。RNN用来捕捉序列内敏感模式和规则。本章RNN和CNN结构主要用于特征提取。n元语法探测器：卷积神经网络#主要思想：k个词滑动串口的每个实例应用一个非线性（习得的）...

第一部分 有监督分类与前馈神经网络1、

说明:本篇Blog为自己刷《深度学习》时的简要笔记，仅记录对自己有启发或不熟悉的知识点，并非全面笔记。不过，对于任何一个学深度学习的人来说，这本书真的算是很好的一本入门书籍，公式推导都特别细致，很难得，必刷指数五颗星~第一章 引言1、人工智能的真正挑战在于解决那些对于人来说很容易执行、但很难形式化描述的任务；人工智能的一个关键性挑战在于如何将这些非形式化的知识传达给计算机。2、对于很多任务来...

本部分是花书的最后一部分，也是目前DL领域的研究前沿。第13章 线性因子模型1、

变量进阶变量的引用变量和数据都是保存再内存中id()函数：查看变量地址