机器学习004:循环神经网络实现与文本分类问题

作者/分享人:如是
向 Ta 提问
算法工程师,主要从事数值模拟,智能算法的研究工作

本周主要目标在于实现一个可用的循环神经网络。主要内容包括:循环神经网络以及求导(BPTT)、多层循环神经网络、文本向量化以及一个小的文本分类实践。实现过程中使用了 Numpy 用于矩阵运算。文章目的在于脱离编程语言束缚去学习算法,因此可以使用其他编程语言,同时语言中应该包含以下组件:矩阵乘法、矩阵分片。

正文没有使用机器学习库,但由于 Python 语言的速度原因,为了更快获得结果,使用了 Tensorflow 进行了预训练,这个过程不是必须的。文末会附这部分代码。

本周推荐阅读时间:15min。

已有233人预订
预订达标
文章出炉
     
18.05.31
18.06.12
本场 Chat 文章已出炉,购买后即可阅读文章并获得一张如是的读者圈Pass
请务必添加GitChat服务号以查看活动进度及获取活动通知。
你可能还喜欢
MyBatis 枚举全面使用指南
逆流而上/isea533
有关微服务的简介和经验分享
Yang
大型 Java 应用后台重构技术策略详解
驰骋
如何采用一套程序代码,实现系统的“千人千面”
白公
如何在繁重工作间隙保持良好的自学节奏和效能?
大妈
微服务网关 Spring Cloud Gateway 的应用实战
aoho求索
Docker 的基础知识整理
假不理
Dubbo 框架内核原理剖析
追梦
分布式链路追踪的前世今生
ASCE1885
穷人的新年红包系统,单节点 12W TPS
文心紫竹
Vue.js 快速开发小程序实战
芒果
RocketMQ 消息类型介绍及实现原理探究
老田
从源码的角度了解分析面试过程中遇到的 Spring 问题
杨琪
IoT:树莓派实现 Serverless 架构的商场人流分析系统
苏堤嘉木
深入理解延迟调度线程池原理与实现
南桥畂翊
微信扫描登录