神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與機(jī)器學(xué)習(xí)
- 軟件類型：
- 國產(chǎn)軟件
- 軟件語言：
- 簡體中文
- 軟件大�。�
- 44 MB
- 軟件授權(quán)：
- 免費軟件
- 軟件評級：
- 4
- 更新時間：
- 2017-10-31
- 應(yīng)用平臺：
- WinXP, Win7, WinAll
這是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與機(jī)器學(xué)習(xí)下載，最近在做知識圖譜實體對齊和屬性對齊中，簡單用了下Word2vec谷歌開源代碼。Word2vec是一個將單詞表征成向量的形式，它可以把文本內(nèi)容的處理簡化為向量空間中的向量運算，計算出向量空間上的相似度，來表示文本語義上的相似度。
軟件介紹
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與機(jī)器學(xué)習(xí)(原書第3版)是關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全面的、徹底的、可讀性很強的、最新的論述。全書共15章，主要內(nèi)容包括Rosenblatt感知器、通過回歸建立模型、最小均方算法、多層感知器、核方法和徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、正則化理論、主分量分析、自組織映射、信息論學(xué)習(xí)模型、動態(tài)規(guī)劃、神經(jīng)動力學(xué)、動態(tài)系統(tǒng)狀態(tài)估計的貝葉斯濾波等。
軟件特色
·基于隨機(jī)梯度下降的在線學(xué)習(xí)算法；小規(guī)模和大規(guī)模學(xué)習(xí)問題。
·核方法，包括支持向量機(jī)和表示定理。
·信息論學(xué)習(xí)模型，包括獨立分量分析（1CA）、相關(guān)獨立分量分析和信息瓶頸等。
·隨機(jī)動態(tài)規(guī)劃，包括逼近和神經(jīng)動態(tài)規(guī)劃。
·逐次狀態(tài)估計算法，包括卡爾曼和粒子濾波器。
·利用逐次狀態(tài)估計算法訓(xùn)練遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
·富有洞察力的面向計算機(jī)的實驗。
相關(guān)介紹
Word2vec采用CBOW（Continuous Bag-Of-Words Model，連續(xù)詞袋模型）和Skip-Gram（Continuous Skip-GramModel）兩種模型，涉及到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)的一些知識。故這周給學(xué)弟和同學(xué)們分享PPT的主題就是《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是個什么東東？》，參考了很多資料并簡單講述了機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的入門知識。
軟件截圖
