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1. 引入詞嵌入，英文爲 Word Embedding，這是語言表示的一種方式。它可以讓算法理解一些類似的詞。 2. 詞表示：one-hot 我們可以用one-hot向量來表示詞，如下圖所示。這種表示方式，我們需要首先獲取一

2020-06-21 15:55:52

引入 surprise是Simple Python Recommendation System Engine的縮寫，是一個爲了實現推薦系統的框架。它自帶了SVD，user-based，item-based協同過濾算法等多種推薦算法

2020-06-16 05:23:51

1. RNN隱層單元結構可視化下面是一個基本的RNN隱層單元結構：其中，a是上一個時刻的激活函數輸出值，x是當前時刻的輸入，y是當前時刻的輸出。要理解這個單元結構，需要注意2點： a與x結合，通過激活函數的作用後，有兩個

2020-06-16 05:23:50

引入 Attention機制目前在深度學習領域應用的越來越多了，在CV和NLP領域都有大量應用。使用keras的Attention模塊，可以說是能隨意爲深度學習模型插上Attention的翅膀了。那Attention機制的基本原

2020-06-16 05:23:50

引入 kaldi是語音識別領域，最常用的一個工具。它自帶了很多特徵提取模塊，能提取MFCC/ivector/xvector等語音特徵；也自帶了很多語音模型代碼，可以直接使用或重新訓練GMM-HMM等模型；它還支持GPU進行訓練。

2020-06-16 05:23:50

引入 jar文件具有跨平臺、數據壓縮、多文件封裝的優點，所以我們常將java源程序和其他的文件（比如資源文件、簽名）打包到一起，變成jar包。這樣對java程序的部署會更方便，也更安全。用IDEA等IDE，可以直接將java文件

2020-06-16 05:23:50

1. 引入我們可以在[1]中，看到RNN的結構，如下圖所示。假設我們輸入兩個句子如下： The cat, which already xxx yyy zzz …, was full. The cats, which alr

2020-06-16 05:23:50

1. 序列模型用途之所以要用到序列模型，是因爲，在現實生活中，我們的很多數據都具有連續的關係，比如語音識別：根據音頻數據，識別爲語言文本音樂生成：給定0個或某幾個音節，自動生成歌曲情感分析：根據一段文本，來判

2020-06-16 05:23:50

引入本文組合邏輯的講解，與代碼，都是基於python的。我們在實際編程中，會遇到多個元素做組合的過程，比如，給定如下4個列表 list1 = ['A', 'B'] list2 = ['C', 'D'] list3 = ['E'

2020-06-16 05:23:50

1. 引入我們之前已經瞭解了RNN中的GRU[2]和LSTM[3]。怎麼樣才能進一步優化RNN這樣的模型呢？就是使用雙向RNN，它能使得我們在序列的某點處，不僅獲取之前的信息，還能獲取將來的信息。將來的信息是什麼意思呢？爲什

2020-05-07 15:32:43

1. 引入語言模型是兩種系統的基礎語音識別系統機器翻譯系統所謂語言模型，能夠告訴你，某個特定的句子（序列），出現的概率是多少。舉個例子，假設一個人說了一句話，這句話可能是如下兩種文本中的一種 The apple a

2020-02-26 23:49:23

引入用itertools做多個item的組合問題，使用方式如下 import itertools all_list = [['A', 'B'], ['C', 'D'], ['E','F']] list(itertools.pro

2020-02-22 07:06:39

1. 引入當我們拿到一個APK，沒有源代碼，該怎麼樣去研究APK的核心邏輯呢？限於運行環境的複雜，我們會首先使用靜態分析的方式，大概可以想出這樣一些靜態分析APK的方法：用apktool直接將APK轉換爲smali程序，

2020-02-22 07:06:38

引入 DEX文件在Android中很重要，它與APK瘦身、熱修復、插件化、應用加固、逆向工程、64K方法數限制都有關係[1]。所以，我們先來認識一下本文的主角，DEX文件。 Dalvik虛擬機在Android中的作用，與JVM在

2020-02-22 07:06:38

引入我已經在文章[1]中介紹了一些序列模型的應用，比如“中文翻譯爲英文”，“NER命名實體識別”，“歌詞生成”，“情緒識別”。也在文章[2]中介紹了RNN結構的基本原理。那問題來了，要實現“中譯英”和“歌詞生成”，我們選用的

2020-02-22 07:06:38