正如我在<2019年总结>里说提到的, 我将开始一系列自然语言处理(NLP)的笔记. 很多人都说, AI并不难啊, 调现有库和云的API就可以啦. 然而实际上并不是这样的. 首先, AI这个领域十分十分大, 而且从1950年图灵提出图灵测试, 1956年达特茅斯会议开始, AI已经发展了五十多年了, 学术界有的认为有六个时期, 有的认为有三起二落. 所以Ai发展到今天, 已经有相当的规模了, 不可能有一个人熟悉AI的所有领域, 最多也就是熟悉相关联的几个领域, 比如NLP和OCR以及知识图谱相

DFP算法是本科数学系中最优化方法的知识,也是无约束最优化方法中非常重要的两个拟Newton算法之一,上一周写了一周的数学软件课程论文,姑且将DFP算法的实现细节贴出来分享给学弟学妹参考吧,由于博客不支持数学公式,所以就不累述算法原理及推导公式了. DFP算法流程图 先给出DFP算法迭代流程图,总体上是拟Newton方法的通用迭代步骤,唯独在校正公式的地方有所区别. MATLAB实现DFP 基于此图便可以设计DFP算法的MATLAB程序: 对分法及加步探索法的实现 首先由于DFP算法中需要利用一

一.国内出版的LaTeX书籍 不管是ctex还是chinatex论坛,很多TeX前辈和使用者都给大家提供了很多咨询帮助,同时,也分享了很多很多学习上的方法与技巧.一般都推荐入门的用户先阅读一本入门书,掌握基本的知识,然后再进行各方面知识的扩展学习,这里介绍这些年来所出版的LaTeX书籍,你可以根据需要进行选择阅读. LaTeX中文方面,在国内出版的书,主要有如下: 2000年高等教育出版社出版李勇(著) <TeX.AMS-TeX和LaTeX 使用简介> 这本书我是在图书馆发现的,没有读,主要是

一.域应用基础 1.什么是域 简单地讲,域就是引导Word在文档中自动插入文字.图形.页码或其他信息的一组代码.每个域都有一个唯一的名字,它具有的功能与Excel中的函数非常相似.下面以Seq和Date域为例,说明有关域的一些基本概念. 形如"{Seq Identifier [Bookmark ] [Switches ]}"的关系式,在Word中称为"域代码".它是由: 域特征字符:即包含域代码的大括号"{}",不过它不能使用键盘直接输入,而是按

设想和目标 1. 我们的软件要解决什么问题?是否定义得很清楚?是否对典型用户和典型场景有清晰的描述? 在M1阶段我们对用户需求进行了调研,同时M1阶段我们的开发目标就是为了解决用户发起.参与.查看.搜索活动等一系列需求:而M2阶段我们要解决的问题是,用户与用户之间的联系,以及加强各种功能的完整性(如活动管理.活动评分.活动评论等).对于典型用户与典型场景在之前的博客中已有详细描述,或者也可以参看我们的发布博客. 2. 是否有充足的时间来做计划? Beta阶段最可惜的地方就是时间不足,由于Beta

在上一篇文章<数据准备<3>:数据预处理>中,我们提到降维主要包括两种方式:基于特征选择的降维和基于维度转换的降维,其中基于特征选择的降维通俗的讲就是特征筛选或者变量筛选,是指从多个特征(变量)中筛选出显著的特征(变量),在分类预测问题中,就是筛选出对目标变量有预测能力的特征(变量).本篇主要介绍特征(变量)筛选的基本思路与方法,为简洁,下文均使用"变量筛选"指代. 变量筛选主要有三种方法:基于经验的方法(比如专家法).基于统计的方法(比如信息增益.区分度)和基

在数学试卷.论文.电子教案等编写过程中,我们经常要作出数学图形或图像,若用Word自身携带的绘图工具绘制,多有不便.比如一些曲线的形状很难画得像,画到位,作图时修修改改,颇为费力,所以需要借助一些辅助工具或插件来完成.下面介绍几何画板.Excel.轻松工具箱.数学工具几款工具,它们各有千秋,特点分明,大家可以根据需要自行选择. 工具一.几何画板 几何画板被称为“21世纪的动态几何”,可以说是目前比较好用的绘图工具了,不仅可以用它画一些简单的几何图形,对于那些复杂的图案也是可以构造的,甚至可以构造

Preparation for MCM/ICM Writing -- by Chance Zhang $1^{st}ed$ key words: MCM/ICM, format, phrases, tools 目录 Preparation for MCM/ICM Writing Format The Basic Format Style and Layout Phrase bank Tools Codes Latex Table & Figure Finding Data Collaborati

前两天,我和大家谈了如何阅读教材和备战数模比赛应该积累的内容,本文进入到数学建模七日谈第三天:怎样进行论文阅读. 大家也许看过大量的数学模型的书籍,学过很多相关的课程,但是若没有真刀真枪地看过论文,进行过模拟比赛,恐怕还是会捉襟见肘,不能够游刃有余地应对真正比赛中可能会遇到的一些困难.笔者就自己的经验稍稍给大家谈谈,在看了很多数学模型的书籍之后,如何通过论文阅读,将我们的水平上升一个新的台阶,达到一个质的飞跃! 首先,大家要搞清楚教材和论文的区别.教材的主要目的是介绍方法,前人总结出来的最经典的

2018年中国研究生数学建模竞赛C题 对恐怖袭击事件记录数据的量化分析 恐怖袭击是指极端分子或组织人为制造的.针对但不仅限于平民及民用设施的.不符合国际道义的攻击行为,它不仅具有极大的杀伤性与破坏力,能直接造成巨大的人员伤亡和财产损失,而且还给人们带来巨大的心理压力,造成社会一定程度的动荡不安,妨碍正常的工作与生活秩序,进而极大地阻碍经济的发展. 恐怖主义是人类的共同威胁,打击恐怖主义是每个国家应该承担的责任.对恐怖袭击事件相关数据的深入分析有助于加深人们对恐怖主义的认识,为反恐防恐提供有价值的

自然语言处理(NLP)是人工智能研究中极具挑战的一个分支.随着深度学习等技术的引入,NLP领域正在以前所未有的速度向前发展.但对于初学者来说,这一领域目前有哪些研究和资源是必读的?最近,Kyubyong Park 为我们整理了一份完整列表. GitHub 项目链接:https://github.com/Kyubyong/nlp_tasks 本人从事自然语言处理任务(NLP)的研究已经有很长时间了,有一天我想到,我需要为庞大的 NLP领域做一个概览,我知道自己肯定不是想要一睹 NLP 任务的全貌的

一直都想参加下数学建模,通过几个月培训学到一些好的数学思想和方法,今年终于有时间有机会有队友一起参加了研究生数模,but,为啥今年说不培训直接参加国赛,泪目~_~~,然后比赛前也基本没看,直接硬刚.比赛完总结下是个好习惯,下面写了一点分析,比较注重实现,有些地方我也不能讲很清楚,看过的请权当参考. 问题1:对一个不包含动态背景.摄像头稳定拍摄时间大约5秒的监控视频,构造提取前景目标(如人.车.动物等)的数学模型,并对该模型设计有效的求解方法,从而实现类似图1的应用效果.(附件2提供了一些符合此类

Sebastian Ruder 博士的答辩 PPT<Neural Transfer Learning for Natural Language Processing>介绍了面向自然语言的迁移学习的动机.研究现状.缺陷以及自己的工作. Sebastian Ruder 博士在 PPT 中阐述了使用迁移学习的动机: state-of-the-art 的有监督学习算法比较脆弱: 易受到对抗样本的影响 易受到噪音数据的影响 易受到释义的影响 现实中的自然语言处理面临着多领域.多语种上的多种类型的任务,为

高温作业专用服装设计 摘 要 本文针对多层材料的高温作业服装的传热问题进行研究,综合考虑多种传热方式建立传热模型,并以此模型为基础解决了服装设计中各层材料最佳厚度的问题. 对于问题一,要求在热物性系数不足的情况下求热量分布,故需先求取所缺少的空气对流换热系数,于是求解问题的第一步是已知假人皮肤外侧的温度变化求对流换热系数的反问题.本文首先建立了一维热传导正问题模型,随后根据最小二乘法的思想,以左边界空气对流换热系数为决策变量,以可能的空气对流换热系数对应的假人皮肤外侧理论温度与测量温度之差的平方

Anil S. Damle Colin G. West Eric J. Benzel University of Colorado–Boulder Boulder, CO Advisor: Anne Dougherty Abstract Research shows that most violent serial criminals tend to commit crimes in a radial band around a central point: home, workplace, W

转自LDA数学八卦 在 Machine Learning 中,LDA 是两个常用模型的简称: Linear Discriminant Analysis 和 Latent Dirichlet Allocation, 在这篇文章中我们主要八卦的是后者.LDA 是一个在文本建模中很著名的模型,类似于 SVD, PLSA 等模型, 可以用于浅层语义分析,在文本语义分析中是一个很有用的模型.很不幸的是,这个模型中涉及的数学知识有点多, 包括 Gamma 函数, Dirichlet 分布, Dirichle

机器不学习 jqbxx.com-专注机器学习,深度学习,自然语言处理,大数据,个性化推荐,搜索算法,知识图谱 今年开始接触chatbot,跟着各种专栏学习了一段时间,也读了一些论文,在这里汇总一下.感觉是存在一些内在的趋势的.只是要找到一个当下切实可行又省时省力的方案好像不太容易. 论文摘要 <Information Extraction over Structured Data: Question Answering with Freebase> 本文利用查询KB替代查询数据库,可以更好的理

论文笔记1:Deep Learning         2015年,深度学习三位大牛(Yann LeCun,Yoshua Bengio & Geoffrey Hinton),合作在Nature上发表深度学习的综述性论文,介绍了什么是监督学习.反向传播来训练多层神经网络.卷积神经网络.使用深度卷积网络进行图像理解.分布式特征表示与语言处理.递归神经网络,并对深度学习技术的未来发展进行展望. 原文摘要: 1,深度学习可以让那些拥有多个处理层的计算模型来学习具有多层次抽象的数据的表示.        

声明: 这是转载自LICSTAR博士的牛文,原文载于此:http://licstar.net/archives/328 这篇博客是我看了半年的论文后,自己对 Deep Learning 在 NLP 领域中应用的理解和总结,在此分享.其中必然有局限性,欢迎各种交流,随便拍. Deep Learning 算法已经在图像和音频领域取得了惊人的成果,但是在 NLP 领域中尚未见到如此激动人心的结果.关于这个原因,引一条我比较赞同的微博. @王威廉:Steve Renals算了一下icassp录取文章题目

原文链接:http://blog.csdn.net/xizero00/article/details/51225065 一.论文所解决的问题 现有的关于RNN这一类网络的综述太少了,并且论文之间的符号并不统一,本文就是为了RNN而作的综述 二.论文的内容 (0)整体一览 由前馈神经网络->RNN的早期历史以及发展->现代RNN的结构->现代RNN的应用 (1)前馈神经网络   图1 一个神经元     图2 一个神经网络 传统的前馈神经网络虽然能够进行分类和回归,但是这些都是假设数据之间

 原文地址: https://arxiv.org/pdf/1811.07871.pdf ======================================================== 如何让AI依照人类的意图行事?这是将AI应用于现实世界复杂问题的最大障碍之一. DeepMind将这个问题定义为“智能体对齐问题”,并提出了新的解决方案. 概述了解决agent alignment问题的研究方向.所提出的方法依赖于奖励建模的递归应用,以符合用户意图的方式解决复杂的现实世界问题. 强