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word2vec-中的数学原理详解.pdf
word2vec中的数学原理详解,由于CSDN上的文章作者仅仅贴了图片,不方便读者打印查阅,这里给出了可以直接打印的pdf文档,供读者查阅和收藏。
CSDN上文章链接:http://www.cnblogs.com/peghoty/p/3857839.html最后,再次感谢这篇文章的作者,使我们小白少走弯路,可以说是目前最好的word2vec入门教材。
2025/1/25 22:55:19
13.56MB
word2vec
AlexNet深度神经网络
Alex在2012年提出的alexnet网络结构模型引爆了神经网络的应用热潮,并赢得了2012届图像识别大赛的冠军,使得CNN成为在图像分类上的核心算法模型。
2025/1/25 21:31:35
5KB
深度学习
caffe离线环境搭建
caffe离线环境搭建所需的依赖包源码,搭建过程见内部文档
2025/1/25 17:46:28
237.45MB
caffe
caffe依赖包
CNN原理和简单实现
一份ppt介绍传统神经网络和卷积神经网络的区别和原理。
并提供了代码实现
2025/1/25 16:54:57
6.4MB
深度学习
自动聊天数据,机器人聊天数据,MySql数据
这是有2万条智能聊天数据的sql语句,包含了基本的日常对话、谚语、成语等对话。
聊天机器人使用
2025/1/22 2:01:29
1.46MB
智能聊天
聊天数据库
基于TensorFlow的lstm模型
基于TensorFlow的lstm模型,多维时序数据预测,可自行修改网络参数。
2025/1/21 4:44:21
10KB
dl
罗马尼亚问题
分别用宽度优先、深度优先、贪婪算法和A*算法求解“罗马利亚度假问题”。
要求:分别用文件存储地图和启发函数表,用生成节点数比较以上四种算法在同一问题求解时的效率,列表给出结果。
2025/1/19 17:07:08
1.94MB
ai
DFS
BFS
cug
attention注意力机制讲解ppt-组会分享
注意力机制是一种信息获取的通用机制,应用于从大量源数据中获取特定关键信息而避免对所有数据进行处理的场景。
注意力模型最近几年在深度学习各个领域被广泛使用,无论是图像处理、语音识别还是自然语言处理的各种不同类型的任务中,都很容易遇到注意力模型的身影。
所以,了解注意力机制的工作原理对于关注深度学习技术发展的技术人员来说有很大的必要。
2025/1/19 2:50:34
2.87MB
attention
注意力机制
基于视觉的车道线检测完整代码
基于视觉的曲线车道线检测完整代码,采用滑动窗口,详情见博客:http://blog.csdn.net/adamshan/article/details/78733302
2025/1/18 22:58:22
8.15MB
计算机视觉
车道线检测
曲线车道线
RBM的python代码实现
RBM的python代码实现,里面可以改隐含层,和输入层的个数,有训练权重
2025/1/18 19:41:01
2KB
RBM
共 1000 条记录
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