摘要
前言 我们前面已经学习了神经网络的原理以及网络构成，并且知道了它是怎么训练的。那么这节，我们就说说神经网络到底为什么那么神奇，相比于传统的机器学习优势在哪里？神经网络的优势 神经网络，尤其是深度神经网络之所有这么强主要是因为他能过通过大量的线性分类器和非线性函数的不同组合来完成一些线性模型不能解决的问题。1、线性和非线性的组合 前面的文章我们已经提到过，一个神经网络是由大量的神经元连接而成的
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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
