摘要
前言 在上一节的学习中，我们知道了组成神经网络的最基本单元——神经元。并且了解到神经元的内部是由“线性模型”和“激励函数”组成的。在本节的学习中，我会讲解如何利用这些基本单元组成一个完整的神经网络。神经网络 说到神经网络，其实结构是也是十分简单的。只要我们将多个神经元首尾连接形成一个类似网络的结构来协同工作的时候，那就可以称为一个神经网络了。我们先来看下面的一个例子： 上图是一个非常简单的3
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人人都是NLP应用专家
- 目录
- 开篇词：人人都是NLP应用专家
- 1 语言与文字
- 1.1 英文、中文、日文等的区别
- 1.2 分词技术与算法
- 1.2.1 正向最大匹配法
- 1.2.2 基于HMM的分词法
- 1.2.3 用户词典
- 2.1 TF-IDF
- 2.3 逻辑回归算法
- 3.2 神经网络的通俗理解
- 3.3 神经网络的训练
- 3.4 神经网络为什么这么强
- 5.2.1 卷积神经网络
- 5.2.1.1 卷积
- 5.2.2 用TextCNN做文本分类
- 5.2.1.3 卷积层
- 5.2.1.4 池化层
- 6 命名实体识别应用
- 6.1 循环神经网络
- 6.2 基于循环神经网络的NER
- 6.3 基于NER的自动填单系统小试
- 7 知识图谱
- 7.1 关系挖掘
- 7.2 关系保存
- 7.3 应用场景简介
- 8 语言模型简介
- 8.1 Attention（注意力机制）和Transformer
- 8.2 ELMo
- 8.3 BERT模型介绍
- 深度学习是什么
- Word2vec
- Doc2vec技术
