深度学习中的自适应学习算法研究与应用
深度学习作为人工智能领域的重要分支，已经在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成就。然而，传统的深度学习模型通常在面对动态环境和非平稳数据时表现欠佳。这些挑战包括数据分布的变化、标签信息的不确定性以及外部环境的波动，这些因素都会影响模型的表现和泛化能力。为了解决这些问题，研究者们逐渐转向自适应学习算法的探索。自适应学习算法旨在使模型能够...
基于深度学习LSTM的古代汉语切分标注算法及语料库研究（下）
4.12 本章小结我们在本部分提出了一个针对古籍断代的有效并可以投入实际使用模型，本模型可用于辅助古籍工作人员的进行断代工作。本部分使用了 Bi-LSTM 网络实现了古籍断代的任务。本部分通过实验展示了不同情况下模型的预测结果对断代任务有一定的参考价值，证明了 Bi-LSTM 在文献量较少的古汉语领域也能训练出正确率不错的断代模型。古代汉语断句模型古代书籍浩如烟海，因此提出一种自动断句的模型十分....
基于深度学习LSTM的古代汉语切分标注算法及语料库研究（上）
完整代码：https://download.csdn.net/download/qq_38735017/87382302摘 要近年来，深度学习的浪潮渗透在科研和生活领域的方方面面，本文主要研究深度学习在自然语言处理，尤其是古汉语自然语言处理方面的应用。本文旨在利用计算机帮助古文研究者对古汉语完成断代、断句、分词及词性标注等特殊而繁琐的任务，其中的断句、分词是不同于英文自然语言处理的，中文自然语言....
【深度干货】2017年深度学习优化算法研究亮点最新综述（附slide下载）
梯度下降算法是机器学习中使用非常广泛的优化算法，也是众多机器学习算法中最常用的优化方法。几乎当前每一个先进的（state-of-the-art）机器学习库或者深度学习库都会包括梯度下降算法的不同变种实现。但是，它们就像一个黑盒优化器，很难得到它们优缺点的实际解释。Sebastian Ruder曾在去年发表博文 《梯度下降优化算法综述》（An overview of gradient descen....
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