發簡信
IP屬地：上海
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第0x02講 使用ESP32開發板進行CAN總線通信上一講我們使用Arduino DUE進行CAN通信，Arduino DUE進行CAN通信的優勢在于，它本身集成了兩個CAN控制器模塊，可以在板內...
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第59章 生成對抗網絡GAN原理前面幾章學習了使用JAX進行計算機視覺、自然語言處理等方面深度學習任務，可以看到基于JAX的深度學習框架能夠較好地完成這些常見任務。本章講學習一...
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第58章 中文文本分類任務處理前面幾章中，通過卷積實現了文本分類，并且通過使用gensim掌握了對文本進行詞向量轉換的方法。詞嵌入是目前最常見的將文本轉換成向量的方法，比較適...
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第57章 詞卷積使用字符卷積對文本分類是可以實現的，但是相對于詞來說，字符包含的信息并沒有詞多，即使卷積神經網絡能夠較好地對數據信息進行學習，但是由于包含的內容...
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第56章 字符卷積
卷積神經網絡在圖像處理領域獲得了巨大的成功，其結合特征提取和目標訓練為一體的模型，能夠很好地利用已有的信息度和結果進行反饋訓練。 對于文本識別的...
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第55章 FastText和預訓練詞向量在實際的模型訓練中，word2vec是一個最常用也是最重要的將“詞”轉換為“詞嵌”的方式。對于普通文本來說，供人類所了解和掌握的信息傳遞方式并不...
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第54章 文本主題提取一般來說，文本主題提取主要涉兩種方法， 基于TF-IDF的文本關鍵字提取。 基于TextRank的文本關鍵字提取。 除此之外，還有很多模型和方法...
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第53章 使用詞向量模型word2vec訓練預處理的文本有了上一章預處理的文本數據，現在可以開始使用文本處理模型來訓練文本。本章嘗試使用word2vec模型來訓練。 word2vec是Google在2...
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第52章 文本數據預處理無論是深度學習還是自然語言處理，一個非常重要的話題就是將自然語言轉換成計算機可以識別的特征向量。文本的預處理一般都是通過文本分詞 -> 詞嵌入 ...
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