illustrated_RNN
参考链接
本文主要是利用图片的形式，详细地介绍了经典的RNN、RNN几个重要变体，以及Seq2Seq模型、Attention机制。
从单层网络谈起首先来了解一下最基本的单层网络，它的结构如图：
输入是$x$，经过变换$Wx+b$和激活函数$f$得到输出$y$。
经典的RNN结构（N
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attention_model
参考链接
Encoder-Decoder框架
本文暂且只谈NLP领域的Attention Model，其实在图片处理或者（图片-图片标题）生成等任务中也有很多场景会应用Attention Model，机制也是相同的。要提NLP领域的Attention Model，就不得不先谈Encoder-D
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course-design
引言
不知道为什么，可能我对TSP问题有一种执念吧，所以在这次计算机算法设计与实践的课程设计中我还是毅然选择了TSP问题。关于TSP问题的算法概述详见我的上一篇博客：TSP问题在本篇博客中我将结合算法课上的贪心算法、近似算法、概率算法的思想，考虑基于求解TSP问题的传统的贪心算法的改进。
问题描
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Assessing-State-of-the-Art-Sentiment-Models-on-State-of-the-Art-Sentiment-Datasets
原文链接
Abstract
It is hard to understand how well a certain model generalizes across different tasks and datasets.In this paper, we contribute to thi
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Linguistically-Regularized-LSTM-for-Sentiment-Classification
原文链接
Abstract
In this paper, we propose simple models trained with sentence-level annotation, but also attempt to model the linguistic role of sent
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TSP
我与TSP
我第一次接触TSP还是在今年寒假数学建模的时候，通过GA算法求解30个城市的TSP问题。当时用matlab实现的GA算法求解，看到这个动态搜索的结果我突然对这个问题产生了浓厚的兴趣，一直想要深入研究一下TSP问题，但中途总是被一些其他事情打断了。。。幸好，在算法设计与实践课上，TSP这个
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MNIST_deep
回顾
本文基于MNIST入门
123# load MNIST dataimport input_datamnist = input_data.read_data_sets("Mnist_data/", one_hot=True)
运行TensorFlow的Interacti
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MNIST_test
机器学习中的”Hello World”
MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集，它包含各种手写数字图片,也包含每一张图片对应的标签，告诉我们这个是数字几。接下来将训练一个最简单的机器学习模型用于预测图片里面的数字。我们的目的不是要设计一个世界一流的复杂模型, 而是要介绍如何使用TensorFlow
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tensorflow-beginner
Source官网
官方github仓库
中文版github仓库
安装pip install tensorflow
$注意：从 1.2 版开始，TensorFlow 在 macOS 上不再支持 GPU$
简介
TensorFlow是一个使用数据流图进行数值计算的开放源代码软件库。图中的节点op
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word2vec
词向量
词向量(word embedding)是为了让计算机能够处理的一种词的表示。自然语言处理（NLP）相关任务中，要将自然语言交给机器学习中的算法来处理，通常需要首先将语言数学化，因为机器不是人，机器只认数学符号。向量是人把自然界的东西抽象出来交给机器处理的东西，基本上可以说向量是人对机器输入的
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