摘要
卷积神经网络（CNN） 在《什么是深度学习》的章节中，咱们已经看到了全连接网络的工作原理。在我们举的例子中，这些神经元之间彼此连接的方式有一个特点，那就是每一个神经元节点的输入都来自于上一层的每一个神经元的输出。这种方式就叫做全连接网络（Full Connect Network）——整个网络的每一层都是以这种“全连接”方式完成的。 全连接网络的好处从它的连接方式上看给人感觉是每个输入维度的信息
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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
