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全部文章（共121篇）

如何用神经网络预测股票趋势？

前言疫情期间，我爸妈又开始炒股了，鉴于之前做过一个AI结合的量化交易项目，但是不是负责算法部分，所以想自己尝试一下，实现一个算法引擎。纯数据科学只能做参考，最好结合传统量化交易和舆情分析，我后面有时间会尝试三者结合，希望有更好效果。在本教程中，你将了解到如何使用被称作长短期记忆网络（...

2020-09-16

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Word2Vec将音乐变成向量

机器学习算法在视觉领域和自然语言处理领域已经带来了很大的改变。但是音乐呢？近几年，音乐信息检索领域一直在飞速发展。这篇文章写的是NLP的一些技术是如何移植到音乐领域的。探寻了一种使用流行的 NLP 技术 word2vec 来表示复调音乐的方法。让我们来探究一下这是如何做到的…… Word2ve...

2020-09-16

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你想拥有程序员神器吗：iTerm2+Oh_My_Zsh+Tmux

效果图 Iterm2 + Oh_my_zsh + Tmux Every Open Look Tmux : Keep Session Alive Session > Window > Pane Vim : Edit file or Coding ...

2020-09-16

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RNN成长记(一)：CHAR-RNN

**提示：**关于 RNN 的内容将横跨好几篇文章，包括基本的 RNN 结构、支持字符级序列生成的纯 TensorFlow 实现等等。而关于 RNN 的后续文章会包含更多高级主题，比如更加复杂的用于机器翻译任务的 Attention 机制等。一、概述使用循环结构拥有很多优势，最突出的一个优势...

2020-09-16

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你想拥有程序员神器吗：iTerm2+Oh_My_Zsh+Tmux

效果图 Iterm2 + Oh_my_zsh + Tmux Every Open Look Tmux : Keep Session Alive Session > Window > Pane Vim : Edit file or Coding ...

2020-09-16

0 384

RNN成长记(二)：文本分类

在第一篇文章中，我们看到了如何使用 TensorFlow 实现一个简单的 RNN 架构。现在我们将使用这些组件并将其应用到文本分类中去。主要的区别在于，我们不会像 CHAR-RNN 模型那样输入固定长度的序列，而是使用长度不同的序列。文本分类这个任务的数据集选用了来自 Cornell 大...

2020-09-16

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RNN成长记(一)：CHAR-RNN

**提示：**关于 RNN 的内容将横跨好几篇文章，包括基本的 RNN 结构、支持字符级序列生成的纯 TensorFlow 实现等等。而关于 RNN 的后续文章会包含更多高级主题，比如更加复杂的用于机器翻译任务的 Attention 机制等。一、概述使用循环结构拥有很多优势，最突出的一个优势...

2020-09-16

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RNN成长记(三)：Encoder-Decoder

在本文中，我将介绍基本的编码器（encoder）和解码器（decoder），用于处理诸如机器翻译之类的 seq2seq 任务。我们不会在这篇文章中介绍注意力机制，而在下一篇文章中去实现它。如下图所示，我们将输入序列输入给编码器，然后将生成一个最终的隐藏状态，并将其输入到解码器中。即编码器的最...

2020-09-16

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RNN成长记(二)：文本分类

在第一篇文章中，我们看到了如何使用 TensorFlow 实现一个简单的 RNN 架构。现在我们将使用这些组件并将其应用到文本分类中去。主要的区别在于，我们不会像 CHAR-RNN 模型那样输入固定长度的序列，而是使用长度不同的序列。文本分类这个任务的数据集选用了来自 Cornell 大...

2020-09-16

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RNN成长记(四)：Attention机制

在这篇文章里，我们将尝试使用带有注意力机制的编码器-解码器（encoder-decoder）模型来解决序列到序列（seq-seq）问题首先，让我们来一窥整个模型的架构并且讨论其中一些有趣的部分，然后我们会在先前实现的不带有注意力机制的编码器-解码器模型基础之上，添加注意力机制。我们将慢慢引入...

2020-09-16

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