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自然语言处理——循环神经网络

介绍了自然语言处理中的循环神经网络应用，并介绍了注意力机制。

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#自然语言处理#rnn#人工智能 +2
自然语言处理——文本分类

文本分类：介绍传统机器学习方法和分类的评估指标

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#自然语言处理#分类
深度学习笔记（4）——视频理解

视频理解

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#机器学习#人工智能#学习 +2
深度学习笔记（2）——自监督学习

自监督学习

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#深度学习#人工智能
深度学习笔记（5）——目标检测和图像分割

目标检测与图像分割

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#深度学习#人工智能#机器学习 +3
深度学习笔记（5）——目标检测和图像分割

目标检测与图像分割

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#深度学习#人工智能#机器学习 +3
自然语言处理——卷积神经网络

介绍了自然语言处理中的卷积神经网络的基本概念，并介绍了相关的卷积操作

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#自然语言处理#cnn#人工智能 +2
数据挖掘——神经网络分类

人工神经网络主要由大量的神经元以及它们之间的有向连接构成。比较常见的有ReLU和Logistic函数。使用S型激活函数时BP网络输入与输出关系。初始化权重：循环以下两步，直到满足条件。人工神经网络比感知机模型复杂。BP算法的学习过程的终止条件。通过隐层向输入层逐层反传。学习的类型：监督式学习。

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#数据挖掘#神经网络#分类 +3
自然语言处理——语言模型

介绍了常见语言模型，包括n元文法和前馈神经网络

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#自然语言处理#语言模型#人工智能
深度学习笔记（3）——风格迁移

风格迁移

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#深度学习#人工智能
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