多分类任务损失函数：多分类问题一般用softmax作为神经网络的最后一层，然后计算交叉熵损失。​​​​​​​TensorFlow中的tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits函数可以直接计算多分类损失。

目录自然语言处理概述自然语言处理入门基础自然语言处理的主要技术范畴自然语言处理基本点特征处理模型选择NLP常用工具NLP语言模型快速入门NLP方法自然语言处理学习资料1、自然语言处理概述自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究人与计算机之间...

讲解教授：赵辉 (FROM : UESTC)课程：《模式识别》整理：PO主基础知识：假设空间中两点x，y，定义：欧几里得距离，Mahalanobis距离，不难发现，如果去掉马氏距离中的协方差矩阵，就退化为欧氏距离。那么我们就需要探究这个多出来的因子究竟有什么含义。第一个例子从下往上的一段50米长的坡道路，下面定一个A点，上面定B一个点。假设有两种情况从A到B：...

自然语言处理（英语：Natural Language Processing，缩写作 NLP）是人工智能和语言学领域的分支学科。此领域探讨如何处理及运用自然语言。自然语言处理研究的内容包括但不限于如下分支领域：文本分类、信息抽取、自动摘要、智能问答、话题推荐、机器翻译、主题词识别、知识库构建、深度文本表示、命名实体识别、文本生成、文本分析（词法、句法、语法）、语音识别与合成等。以下自然语言处理书籍由

1、TensorFlow2.0主要特征tf.keras和eager mode更加简单鲁棒的跨平台模型部署更加灵活清除不推荐使用的API和减少重复来简化API2、架构该框架分为两大部分，左边为训练部分，右边为模型部署。2.1 read &preprocess data首先，在读取数据方面，可以使用tf.data加载数据。使用输入管道读取训练数据，输入管道使用...

深度学习1. 视觉计算任务有哪些，你怎么分类 ?我把任务分为像素级别、目标级别、理解级别。像素级别的任务一般是传统的图像处理任务，他们不需要用到图像的语义信息，或者最多用到底层特征（比如图像的边缘、纹理），这些任务有图像增强、传统的图像复原（如去噪、去模糊）、传统的图像分割（比如基于种子生长的方法）、图像加密等。目标级别的任务需要用到语义信息，所以提取的特征是高层特征，CNN作为...

动态规划是运筹学的一个分支，是求解决策过程最优化的数学方法，通常情况下应用于最优化问题，这类问题一般有很多个可行的解，每个解有一个值，而我们希望从中找到最优的答案。在计算机科学领域，应用动态规划的思想解决的最基本的一个问题就是：寻找有向无环图（篱笆网络）当中两个点之间的最短路径（实际应用于地图导航、语音识别、分词、机器翻译等等）。下面举一个比较简单的例子做说明：求S到E的最短路径。如下图（各点之间

线性判别式分析(Linear Discriminant Analysis, LDA)，也叫做Fisher线性判别(Fisher Linear Discriminant ,FLD)，是模式识别的经典算法，它是在1996年由Belhumeur引入模式识别和人工智能领域的。性鉴别分析的基本思想是将高维的模式样本投影到最佳鉴别矢量空间，以达到抽取分类信息和压缩特征空间维数的效果，投影后保证模式样本在新的子

多分类任务损失函数：多分类问题一般用softmax作为神经网络的最后一层，然后计算交叉熵损失。​​​​​​​TensorFlow中的tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits函数可以直接计算多分类损失。

目录自然语言处理概述自然语言处理入门基础自然语言处理的主要技术范畴自然语言处理基本点特征处理模型选择NLP常用工具NLP语言模型快速入门NLP方法自然语言处理学习资料1、自然语言处理概述自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究人与计算机之间...