Hi Dear Today we will use tensorflow to implement the softmax regression and linear classifier algorithm. not using the library of tensorflow (like tf.nn.softmax), but using tensorflow simple function to implement the softmax. The whole structure of…

神经网络在命名实体识别中的应用 所有的这些包括之前的两篇都可以通过tensorflow 模型的托管部署到 google cloud 上面,发布成restful接口,从而与任何的ERP,CRM系统集成. 天呀,这就是赤果果的钱呀.好血腥.感觉tensorflow的革命性意义就是能够将学校学到的各种数学算法成功地与各种系统结合起来. 实现了matlab一直不能与其他系统结合的功能,并且提供GPU并行计算的功能,简直屌爆了 理论上来讲像啥 运输问题,规划问题,极值问题.都可以通过tensorflow来…

  今天将的还是cs224d 的problem set2 的第三部分习题, 原来国外大学的系统难度真的如此之大,相比之下还是默默地再天朝继续搬砖吧 下面讲述一下RNN语言建模的数学公式: 给出一串连续的词x1,x2...xt关于预测其后面紧跟的词xt+1的建模方式是: vj是词库中的某个词.实现一个循环神经网络,此网络利用隐层中的反馈信息对"历史记录"x1,x2...xt进行建模: $h^{(0)}=h_{0}\epsilon R^{D_{h}}$是隐藏层的初始化向量 $x^{(t)}…

''' Created on 2017年9月13日 @author: weizhen ''' import numpy as np def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) 首先上来的是最简单的sigmoid激励函数, 至于为什么选他做激励函数, 1.因为这个函数能将定义域为(-inf,+inf)的值映射到(0,1)区间,便于计算(能够消除量纲的影响) 2.这个函数的变化曲线不是特变陡峭,每一点处都可导 3.这个函数的导数为y(1-y),即用他原来的…

什么是NER? 命名实体识别(NER)是指识别文本中具有特定意义的实体,主要包括人名.地名.机构名.专有名词等.命名实体识别是信息提取.问答系统.句法分析.机器翻译等应用领域的重要基础工具,作为结构化信息提取的重要步骤. NER具体任务 1.确定实体位置 2.确定实体类别 给一个单词,我们需要根据上下文判断,它属于下面四类的哪一个,如果都不属于,则类别为0,即不是实体,所以这是一个需要分成 5 类的问题: • Person (PER) • Organization (ORG) • Locatio…

首先明白 动态代理和静态代理的区别: 静态代理:①持有被代理类的引用  ② 代理类一开始就被加载到内存中了(非常重要) 动态代理:JDK中的动态代理中的代理类是动态生成的.并且生成的动态代理类为$Proxy0 静态代理实例1.创建一个接口: package proxy; public interface People { public void zhaoduixiang()throws Throwable; } 2.创建一个实现类,张三,张三能够吃饭,张三可以找对象 package proxy;…

超级简单的评分功能,分为四个步骤轻松搞定: 第一步: 引入jquery文件:这里我用百度CDN的jquery: <script src="http://apps.bdimg.com/libs/jquery/2.1.4/jquery.min.js"></script> 第二步: 写HTML代码:这里的星星我用的是符号的星星,也可以做成图片,用2张背景图片进行切换: <div class="score_star"> <i>…

vue10行代码实现上拉翻页加载更多数据,纯手写js实现下拉刷新上拉翻页不引用任何第三方插件/库 一提到移动端的下拉刷新上拉翻页,你可能就会想到iScroll插件,没错iScroll是一个高性能,资源占用少,无依赖,多平台的javascript滚动插件.iScroll不仅仅是 滚动.它可以处理任何需要与用户进行移动交互的元素.在你的项目中包含仅仅4kb大小的iScroll,你的项目便拥有了滚动,缩放,平移,无限滚动,视差滚动,旋转功能.iScroll的强大毋庸置疑,本人也非常欢迎大家使用iScr…

官方文档: MNIST For ML Beginners - https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/beginners Deep MNIST for Experts - https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/pros 版本: TensorFlow 1.2.0 + Flask 0.12 + Gunicorn 19.6 相关文章: TensorFlow 之 入门体验 TensorFlow 之 手写…

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