最近在筹备转行 AI PM 由于之前的产品线也有做过类似 AI 的智能客服产品，所以打算先从人机对话这个角度入手。 以下文章结合了一些 case...
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AI学习笔记--人机对话的四种形态 -
深层神经网络简单介绍(3)
1/深层神经网络的梯度不稳定问题: 参见: http://blog.csdn.net/lujiandong1/article/details/5...
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深层神经网络简单介绍(2)1/过拟合的原因: (1)数据问题:数据量太少,不能抽象出全量特征 (2)模型问题:模型的参数过多,模型参数过大 (使得模型不够光滑) (3)算...
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深层神经网络简单介绍(1)
1/神经网络构架: 前向神经网络,典型代表CNN;循环神经网络:典型代表RNN;对称神经网络:典型代表DBN 2/常见激活函数:(激活函数不可以...
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条件随机场模型简单介绍(2)
隐马尔可夫模型介绍 HMM的3个基本问题: 1/概率计算:前向算法,后向算法 2/学习问题:已知状态序列的时候可以用监督算法求参,不知道状态序列...
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条件随机场模型简单介绍(1)
1/线性链条件随机场(判别式模型)vs隐马尔可夫模型(生成式模型):区别可参考朴素贝叶斯vs逻辑回归. 注意:条件随机场和HMM并无关系,线性链...
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生成式模型PK判别式模型
典型代表: 生成式模型典型代表:朴素贝叶斯,隐马尔可夫模型等 判别式模型典型代表:逻辑回归,条件随机场模型等 各自特点: 生成式模型:由联合概率...
专题公告
本专题主要介绍一些常见的算法,并加入了一些自己的想法。
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