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关于NLP一直处于动态研究中，从各个侧面去描述NLP的本质，多篇论文，各种侧面去理解这个题目是很有必要的，因此本文侧重文法或句法的合法性，介绍词嵌入和N-grame用法在句法的合理性设计或安排。
在过去的几年里，深度神经网络主导了模式识别。他们为许多计算机视觉任务吹出了以前的技术水平。语音识别也在朝着这个方向发展。
但尽管结果如此，我们不得不怀疑...为什么它们工作得这么好？文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-552950.html
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作用于每一层的输入，通过逐层计算得到输出结果 作用于网络输出，通过计算梯度由深到浅更新网络参数 层次结构：逐层变换数据 神经元：数据量、矩阵大小（代表输入特征的数量） x ： [ 1 , 3 ] x：[1,3] x ： [ 1 , 3 ] w 1 ： [ 3 , 4 ] w_1：[3,4] w 1 ： [ 3 , 4 ] h i d d e n l a y e r
1、定义 通过训练多层网络结构对位置数据进行分类或回归，深度学习解决特征工程问题。 2、深度学习应用 图像处理 语言识别 自然语言处理 在移动端不太好，计算量太大了，速度可能会慢 eg.医学应用、自动上色 3、例子 使用k最近邻进行判断时， 背景主导 是最大的问题，
给定一张图片，计算机需要模型判断图里的东西是什么？ （car、truck、airplane、ship、horse） CONV：卷积计算层，线性乘积求和 RELU：激励层，激活函数 POOL：池化层，取区域平均或最大（MAX POOL） PC：全连接层 对CNN来说，它是一块一块进行对比的，“小块”称之为Features特征。
1、应用领域 检测任务 分类与检索 超分辨率重构 2、卷积网络与传统网咯的区别 传统神经网络和卷积神经网络都是用来 提取特征 的。 神经网络： 可以将其看作是一个二维的。 卷积神经网络： 可以将其看作是一个三维的。 3、整体框架 该层主要是对原始图像数据进行预处
AI 包括 机器学习 包括 深度学习 目前深度学习的算法表现更好 数据获取 特征工程 建立模型 评估与应用 特征、算法 特征决定了模型的上限，算法和参数决定了如何去逼近这个基线 问题：传统的机器学习算法，在数据规模上升时，效果无法提升 模型如何搭建？ 领域都有成型
卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）是深度学习技术中最基础的网络结构，模拟人脑工作，具备强大的特征学习能力。CNN结构主要由两部分组成：特征提取部分和分类部分color{blue}{特征提取部分和分类部分}特征提取部分和分类部分。特征提取部分网络将执行一系列
以前的文章主要描述了神经网络，即多层感知机、全连接模型的运行原理，还是以实验为主，数学描述为辅的方式，这篇文章以纯数学的视角来描述神经网络的运行原理，主要以前馈过程为主（反向传播的动力学过程还是比较复杂，正向过程还未完全研究清楚，暂时还未考虑
我们在前面学习的多层感知机中，已经认识了全链接层，缺点很明显，在稍微大点的网络模型中，参数成指数级别增长。参数量很快就达到数十亿，这样的量级几乎无法计算。为此科学家们想出一个减少参数的方法：卷积。 从全链接层到卷积的推论，使用如下两个原则： 平
机器学习是实现人工智能的方法和手段，其专门研究计算机如何模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识和技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身性能的方法。计算机视觉技术作为人工智能的一个研究方向，其随着机器学习的发展而进步，尤其近10年来，以深
网上已具有大量卷积神经网络的讲解，故本文不在对此赘述，这篇文章针对已了解CNN基础结构和原理者，以一个例子搭建一个简单的卷积神经网络，作为正式迈入深度学习的第一步。 我们以深度学习最经典的案例——手写数字的识别，和一种经典的CNN——LeNet进行本次学习。
