http://blog.csdn.net/scotfield_msn/article/details/60339415 在TensorFlow (RNN)深度学习下 双向LSTM(BiLSTM)+CRF 实现 sequence labeling  双向LSTM+CRF跑序列标注问题 源码下载 去年底样子一直在做NLP相关task,是个关于序列标注问题.这 sequence labeling属于NLP的经典问题了,开始尝试用HMM,哦不,用CRF做baseline,by the way, 用的CR…

原文:http://developer.51cto.com/art/201501/464174.htm 编者按:本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料,含各种文档,视频,源码等.而且原文也会不定期的更新,望看到文章的朋友能够学到更多. <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost 到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning i…

深度学习之循环神经网络RNN概述,双向LSTM实现字符识别 2. RNN概述 Recurrent Neural Network - 循环神经网络,最早出现在20世纪80年代,主要是用于时序数据的预测和分类.它的基本思想是:前向将上一个时刻的输出和本时刻的输入同时作为网络输入,得到本时刻的输出,然后不断地重复这个过程.后向通过BPTT(Back Propagation Through Time)算法来训练得到网络的权重.RNN比CNN更加彻底的是,CNN通过卷积运算共享权重从而减少计算量,而RNN…

前面介绍过了Tensorflow的基本概念,比如如何使用tensorboard查看计算图.本篇则着重介绍和整理下Constant相关的内容. 基于TensorFlow的深度学习系列教程 1--Hello World! 常量的概念 在tensorflow中,数据分为几种类型: 常量Constant.变量Variable.占位符Placeholder.其中: 常量:用于存储一些不变的数值,在计算图创建的时候,调用初始化方法时,直接保存在计算图中 变量:模型训练的参数,比如全连接里面的W和bias 占…

本文转载自:https://blog.csdn.net/xummgg/article/details/69214366 前言 上月导师在组会上交我们用tensorflow写深度学习和卷积神经网络,并把其PPT的参考学习资料给了我们, 这是codelabs上的教程:<TensorFlow and deep learning,without a PhD> 当然登入需要FQ,我也顺带巩固下,做个翻译,不好之处请包含指正. 当然需要安装python,教程推荐使用python3.如果是Mac,可以参考博…

前言 上月导师在组会上交我们用tensorflow写深度学习和卷积神经网络.并把其PPT的參考学习资料给了我们, 这是codelabs上的教程:<TensorFlow and deep learning,without a PhD> 当然登入须要FQ,我也顺带巩固下,做个翻译.不好之处请包括指正. 当然须要安装python,教程推荐使用python3.假设是Mac,能够參考博主的另外两片博文,Mac下升级python2.7到python3.6, Mac安装tensorflow1.0 好多专业词…

深度学习|基于LSTM网络的黄金期货价格预测 前些天看到一位大佬的深度学习的推文,内容很适用于实战,争得原作者转载同意后,转发给大家.之后会介绍LSTM的理论知识. 我把code先放在我github上,大家有需要的自行下载,等原作者上传相关code时,我再告诉大家.欢迎大家关注大佬的公众号. https://github.com/RankXiaoLong/PythonVisualization import pandas as pd import datetime import matplotl…

基于双向BiLstm神经网络的中文分词详解及源码 基于双向BiLstm神经网络的中文分词详解及源码 1 标注序列 2 训练网络 3 Viterbi算法求解最优路径 4 keras代码讲解 最后 源代码地址 在自然语言处理中(NLP,Natural Language ProcessingNLP,Natural Language Processing),分词是一个较为简单也基础的基本技术.常用的分词方法包括这两种:基于字典的机械分词 和 基于统计序列标注的分词.对于基于字典的机械分词本文不再赘述,可…

前言:上篇介绍了下 MVC5 的核心原理,整篇文章比较偏理论,所以相对比较枯燥.今天就来根据上篇的理论一步一步进行实践,通过自己写的一个简易MVC框架逐步理解,相信通过这一篇的实践,你会对MVC有一个更加清晰的认识. 本文原创地址:http://www.cnblogs.com/landeanfen/p/6000978.html MVC源码学习系列文章目录: MVC系列——MVC源码学习:打造自己的MVC框架(一) MVC系列——MVC源码学习:打造自己的MVC框架(二:附源码) MVC系列——M…

原文:Redisson分布式锁学习总结:可重入锁 RedissonLock#lock 获取锁源码分析 一.RedissonLock#lock 源码分析 1.根据锁key计算出 slot,一个slot对应的是redis集群的一个节点 redisson 支持分布式锁的功能,基本都是基于 lua 脚本来完成的,因为分布式锁肯定是具有比较复杂的判断逻辑,而lua脚本可以保证复杂判断和复杂操作的原子性. redisson 的 RedissonLock 执行lua脚本,需要先找到当前锁key需要存放到哪个s…

还未完全写完,本人会一直持续更新!~ 各大深度学习框架总结和比较 各个开源框架在GitHub上的数据统计,如下表: 主流深度学习框架在各个维度的评分,如下表: Caffe可能是第一个主流的工业级深度学习工具,它开始于2013年底,具有出色的卷积神经网络实现.在计算机视觉领域Caffe依然是最流行的工具包,它有很多扩展,但是由于一些遗留的架构问题,它对递归网络和语言建模的支持很差.此外,在Caffe中图层需要使用C++定义,而网络则使用Protobuf定义. CNTK由深度学习热潮的发起演讲人创建…

最近看到一份不错的深度学习资源--Stanford中的CS20SI:<TensorFlow for Deep Learning Research>,正好跟着学习一下TensorFlow的基础,还是收获颇丰,随手整理成博客随时翻阅. 为什么选择TensorFlow? 自从12年AlexNet获得ImageNet大赛的冠军后,深度学习开始流行起来,也因为硬件的快速发展GPU并行计算配合易用的API,让深度学习以及神经网络大放光彩. 深度学习的框架其实有很多,目前来说最火的还要数Pytorch.Te…

1. 概述 原文地址: TensorFlow and deep learning,without a PhD Learn TensorFlow and deep learning, without a Ph.D. B站视频地址: https://www.bilibili.com/video/av8284296 https://www.bilibili.com/video/av16339227 在这个codelab中,您将学习如何创建和训练识别手写数字的神经网络.一路上,随着你增强神经网络的准确率…

人工智能之父麦卡锡给出的定义 构建智能机器,特别是智能计算机程序的科学和工程. 人工智能是一种让计算机程序能够"智能地"思考的方式 思考的模式类似于人类. 什么是智能? 智能的英语是 Intelligence 推理,知识,规划,学习,交流,感知,移动和操作物体. 智能 不等于 智力 (IQ:智商 比较类似计算机的计算能力) 如何算有智能? 可以根据环境变化而做出相应变化的能力. 具有"存活" 这最基本的动因 自主意识,自我意识等等. 抢小孩子西瓜吃,小孩子护住西瓜就…

一.深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向,它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence). 深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次,这些学习过程中获得的信息对诸如文字,图像和声音等数据的解释有很大的帮助.它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力,能够识别文字.图像和声音等数据. 深度学习是一个复杂的机器学习算法,在语音和图像识别方面取得的…

1.CRF++的详细解析 完成的是学习和解码的过程:训练即为学习的过程,预测即为解码的过程. 模板的解析: 具体参考hanlp提供的: http://www.hankcs.com/nlp/the-crf-model-format-description.html Unigram和Bigram模板分别生成CRF的状态特征函数和转移特征函数.其中是标签,x是观测序列,i是当前节点位置.每个函数还有一个权值. 注意:一般定义CRF++的模板只定义Unigram即为CRF的状态特征函数(对于观测状态不同…

前面多篇文章介绍到如何下载和编译Android或者CM源码,不过一直都是放在<拓展系列>里.随着学习的深入,android源码是非常有参考和学习价值,强烈推荐大家都去下载,编译,学习,所以把它提到<学习系列>专讲一章基础篇.刚装了UBUNTU14.04,所以尝试在新环境下编译一下android源码.因为和谐原因,我临时买了个VPN,推荐一下(还算稳定):http://a.wy002.com/34750 或者云梯 1.参考链接(官方):环境:http://source.android…

生产环境中hadoop一般会选择64位版本,官方下载的hadoop安装包中的native库是32位的,因此运行64位版本时,需要自己编译64位的native库,并替换掉自带native库. 源码包下的BUILDING.txt,包含官方介绍,如:如何在linux.windows下编译:编译过程中的错误处理:将源码导入eclipse中的步骤等,推荐看一看. 本文环境同:hadoop2.5.2学习及实践笔记(一)—— 伪分布式学习环境搭建 一.编译源码 附:常用工具包网盘路径(部分包非编译时使用):h…

catalogue . 引言 . 一些基本概念 . Sequential模型 . 泛型模型 . 常用层 . 卷积层 . 池化层 . 递归层Recurrent . 嵌入层 Embedding 1. 引言 Keras是一个高层神经网络库,Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow或Theano 简易和快速的原型设计(keras具有高度模块化,极简,和可扩充特性) 支持CNN和RNN,或二者的结合 支持任意的链接方案(包括多输入和多输出训练) 无缝CPU和GPU切换 0x1: Kera…

一.以TensorFlow为后端的Keras框架安装 #首先在ubuntu16.04中运行以下代码 sudo apt-get install libcurl4-openssl-dev libssl-dev #在RStudio中安装Keras install.packages("devtools") devtools::install_github("rstudio/keras") library(keras) #在默认情况下,RStudio会加载CPU版本的Tens…

链接:https://pan.baidu.com/s/1ejCvwn08ILI2fMhBEdXR8w 提取码:6pk9…

一.使用yum安装git 1.查看系统是否已经安装git git --version 2.yum 安装git yum install git 3.安装成功 git --version 4.进入指定目录 cd /root/CNN 5.将代码库拷贝到指定目录下 git clone https://github.com/nfmcclure/tensorflow_cookbook.git…

1.解决jupyter notebook问题:socket.error: [Errno 99] Cannot assign requested address 首先要生成一个jupyter的配置文件: jupyter notebook --generate-config #生成的config file在/root/.jupyter/jupyter_notebook_config.py 最后如下配置即可: c.NotebookApp.ip = '******' 其中'******'有以下规律: 1…

http://blog.csdn.net/appleml/article/details/78664824 在理解CRF的时候费了一些功夫,将一些难以理解的地方稍微做了下标注,隔三差五看看加强记忆, 代码是pytorch文档上的example import torch import torch.autograd as autograd import torch.nn as nn import torch.optim as optim def to_scalar(var): #var是Variab…

Week 2 Quiz: Natural Language Processing and Word Embeddings (第二周测验:自然语言处理与词嵌入) 1.Suppose you learn a word embedding for a vocabulary of 10000 words. Then the embedding vectors should be 10000 dimensional, so as to capture the full range of variation…

batch normalization in tensorflow requires this extra dependency 为什么加上这两句? extra_update_ops = tf.get_collection(tf.GraphKeys.UPDATE_OPS) with tf.control_dependencies(extra_update_ops): train_step = optimizer.minimize(mean_loss)…

什么是IIC(I2C)? IIC 即Inter-Integrated Circuit(集成电路总线),这种总线类型是由飞利浦半导体公司设计出来的一种简单.双向.二线制.同步串行总线.它是一种多向控制总线,也就是说多个芯片可以连接到同一总线结构下,同时每个芯片都可以作为实时数据传输的控制源.这种方式简化了信号传输总线接口. 那么也就是说,只要收发双方同时接入SDA(双向数据线).SCL(同步时钟线)便可以进行通信. I2C总线的工作速度分为 3 种模式(实际上,IIC的通信速率由SCL决定): S…

从今天开始,一起跟各位聊聊java的三大框架——SSH.先从Struts开始说起,Struts对MVC进行了很好的封装,使用Struts的目的是为了帮助我们减少在运用MVC设计模型来开发Web应用的时间.如果我们想混合使用Servlets和JSP的优点来建立可扩展的应用,struts是一个不错的选择.今天通过一个简单的例子来说说Struts. 登录页面: 这里面没啥东西,主要就是将action命名成“.do”的形式,让Struts通过配置文件来执行相应操作. <html> <head&g…

1.源码下载 Spring已经将源码从svn迁移到了git.对于习惯了svn的人来说依然可以svn checkout,最好checkout到英文路径下,本人中文路径编译不过,具体原因不明,路径: https://github.com/SpringSource/spring-framework ,反正不想多装git,有兴趣的自己可以装git,然后用git下载 官方说明: The Spring Framework repository has moved to http://github.com/S…

上篇内容分析了http server的启动代码,这篇文章继续从initialize()方法中按执行顺序进行分析.内容还是分为三大块: 一.源码调用关系分析 二.伪代码执行流程 三.代码图解 一.源码调用关系分析 上一篇内容是NameNode启动http server的分析,是根据锁定NameNode的main()入口,发现了该入口仅有两行核心代码,先进入到了第一行核心代码 createNameNode()中,发现默认情况是new了一个NameNode对象.在NameNode的构造方法中,有一些很…