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理解神经网络：从神经元到RNN、CNN、深度学习

雷锋网 • 5年前

本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题：Understanding Neural Networks. From neuron to RNN, CNN, and Deep Learning 作者 | vibhor nigam翻译 | gezp123、Dylan的琴校对 |

放弃幻想，全面拥抱 Transformer：自然语言处理三大特征抽取器（CNN/RNN/TF）比较（下篇）

雷锋网 • 5年前

雷锋网 AI 科技评论按：本文作者是张俊林老师，他是中国中文信息学会理事，中科院软件所博士，目前在新浪微博 AI Lab 担任资深算法专家。在此之前，张俊林老师曾在阿里巴巴任资深技术专家并负责新技术团队，也曾在百度和用友担任技术经理及技术总监等职务。同时他是技术书籍《这就是搜索引擎：核心技术详解

放弃幻想，全面拥抱 Transformer：自然语言处理三大特征抽取器（CNN/RNN/TF）比较（上篇）

雷锋网 • 5年前

雷锋网 AI 科技评论按：本文的作者是张俊林老师，他是中国中文信息学会理事，中科院软件所博士，目前在新浪微博 AI Lab 担任资深算法专家。在此之前，张俊林老师曾在阿里巴巴任资深技术专家并负责新技术团队，也曾在百度和用友担任技术经理及技术总监等职务。同时他是技术书籍《这就是搜索引擎：核心技术详解

将CNN与RNN组合使用，天才还是错乱？

IT思维 • 6年前

作者 | Bill Vorhies译者 | 盖磊编辑 | VincentAI 前线导读：从有一些有趣的用例看，我们似乎完全可以将 CNN 和 RNN/LSTM 结合使用。许多研究者目前正致力于此项研究。但是，CNN 的最新研究进展趋势可能会令这一想法不合时宜。更多优质内容请关注微信公众号“AI 前线”（ID：ai-fr

MXNet 宣布支持 Keras 2，可更加方便快捷地实现 CNN 及 RNN 分布式训练

雷锋网 • 6年前

雷锋网(公众号：雷锋网) AI 研习社按，近期，AWS 表示 MXNet 支持 Keras 2，开发者可以使用 Keras-MXNet 更加方便快捷地实现 CNN 及 RNN 分布式训练。AI 研习社将 AWS 官方博文编译如下。 Keras-MXNet 深度学习后端现在可用，这要归功

CNN与RNN中文文本分类-基于TENSORFLOW实现

36大数据 • 7年前

作者：夜露如今，TensorFlow大版本已经升级到了1.3，对很多的网络层实现了更高层次的封装和实现，甚至还整合了如Keras这样优秀的一些高层次框架，使得其易用性大大提升。相比早起的底层代码，如今的实现更加简洁和优雅。本文是基于TensorFlow在中文数据集上的简化实现，使用了字符级CNN和RNN对中文文本进行分

用深度学习（CNN RNN Attention）解决大规模文本分类问题 - 综述和实践

雷锋网 • 7年前

雷锋网 AI科技评论按，本文作者清凇，首发于专栏深海遨游，雷锋网 AI科技评论获其授权转载。近来在同时做一个应用深度学习解决淘宝商品的类目预测问题的项目，恰好硕士毕业时论文题目便是文本分类问题，趁此机会总结下文本分类领域特别是应用深度学习解决文本分类的相关的思路、做法和部

用深度学习（CNN RNN Attention）解决大规模文本分类问题 – 综述和实践

36大数据 • 7年前

近来在同时做一个应用深度学习解决淘宝商品的类目预测问题的项目，恰好硕士毕业时论文题目便是文本分类问题，趁此机会总结下文本分类领域特别是应用深度学习解决文本分类的相关的思路、做法和部分实践的经验。业务问题描述：淘宝商品的一个典型的例子见下图，图中商品的标题是“ 夏装雪纺条纹短袖t恤女春

一文读懂 CNN、DNN、RNN 内部网络结构区别

36大数据 • 8年前

作者：科言君从广义上来说，NN(或是更美的DNN)确实可以认为包含了CNN、RNN这些具体的变种形式。在实际应用中，所谓的深度神经网络DNN，往往融合了多种已知的结构，包括卷积层或是LSTM单元。但是就题主的意思来看，这里的DNN应该特指全连接的神经元结构，并不包含卷积单元或是时间上的关联。因此，题主一定要将DNN、C