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    简析深度学习、概率建模、特征表示-续集

    上一节灌水了深度学习、概率建模和特征表示的理论抽象,为了更好的理解理论,接下来本文给出上节中各个部分的实现,首先使用tensorflow逐步拆解...

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    简析深度学习、概率建模、特征表示-灌水篇

    深度学习(Deep Learning),近几年火的近乎家喻户晓,曾经的算法、机器学习局部升了个级华丽转身成为人工智能(AI)。但传言深度学习的爆...

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    建模角度理解word embedding及tensorflow实现

    1、 前言 本篇主要介绍关键词的向量表示,也就是大家熟悉的word embedding。自Google 2013 年开源word2vec算法程...

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    AlphaML(算法篇)-基于语义路径的文本数据结构化算法

    文本数据结构化在知识图谱、标签标注、chatbot等应用中占据重要地位,普通的文本是无结构的数据,进行进一步的分析和理解,需要将无结构化的文本进...

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    AlphaML(系统篇)-机器学习serving框架

    缘何自研算法serving框架 首先说下我们的背景,我们目前是大数据部门的算法团队,我们的客户:内部子公司与业务部门所服务的CRM客户,我们的使...

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