發簡信
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簡析深度學習、概率建模、特征表示-續集上一節灌水了深度學習、概率建模和特征表示的理論抽象，為了更好的理解理論，接下來本文給出上節中各個部分的實現，首先使用tensorflow逐步拆解...
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簡析深度學習、概率建模、特征表示-灌水篇深度學習（Deep Learning），近幾年火的近乎家喻戶曉，曾經的算法、機器學習局部升了個級華麗轉身成為人工智能（AI）。但傳言深度學習的爆...
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建模角度理解word embedding及tensorflow實現1、 前言 本篇主要介紹關鍵詞的向量表示，也就是大家熟悉的word embedding。自Google 2013 年開源word2vec算法程...
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AlphaML(算法篇)-基于語義路徑的文本數據結構化算法文本數據結構化在知識圖譜、標簽標注、chatbot等應用中占據重要地位，普通的文本是無結構的數據，進行進一步的分析和理解，需要將無結構化的文本進...
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AlphaML(系統篇)-機器學習serving框架緣何自研算法serving框架 首先說下我們的背景，我們目前是大數據部門的算法團隊，我們的客戶：內部子公司與業務部門所服務的CRM客戶，我們的使...