首次公开！深度学习在知识图谱构建中的应用
深度学习模型介绍 DeepDive系统在数据处理阶段很大程度上依赖于NLP工具，如果NLP的过程中存在错误，这些错误将会在后续的标注和学习步骤中被不断传播放大，影响最终的关系抽取效果。为了避免这种传播和影响，近年来深度学习技术开始越来越多地在关系抽取任务中得到重视和应用。本章主要介绍一种远程监督标注与基于卷积神经网络的模型相结合的关系抽取方法以及该方法的一些改进技术。 Piecewise Con....
《中国人工智能学会通讯》——6.4 基于深度学习的知识图谱构建
6.4 基于深度学习的知识图谱构建 随着深度学习在自然语言处理领域应用的不断深入，人们也开始尝试将深度神经网络用于知识图谱的自动构建。在此，以实体和关系的表示学习技术为基础，讨论深度学习在命名实体识别、关系抽取、关系补全等任务上的应用。 命名实体识别 命名实体识别是从文本中提取出和人名、地名等特定的短语或名称的任务。早期的命名实体识别主要基于规则和词典来进行，对规律性较强的文本环境较为适合，但难....
《中国人工智能学会通讯》——第6章 6.1 基于深度学习技术的知识图谱构建技术研究
第6章 6.1 基于深度学习技术的知识图谱构建技术研究 随着互联网、云计算等技术的发展，信息资源不断丰富，人们的知识需求也有所增长。如何正确理解知识需求，定位和提取相关的知识，并提供有效的知识服务，是知识工程的重要研究问题。其中，知识图谱作为目前主流的知识工程基础技术，支撑着包括智能搜索、智能问答、个性化推荐等多种知识服务，涉及到知识表示、知识获取、知识融合、知识推理等关键技术。 知识图谱是对知....
独家 | 教你在R中使用Keras和TensorFlow构建深度学习模型
引言： 在R和Python之间如何进行选择一直是一个热议的话题。机器学习世界也被不同语言偏好所划分。但是随着深度学习的盛行，天平逐渐向Python倾斜，因为截至目前为止Python具有大量R所没有的深度学习的资源库和框架。 我个人从R转到Python是因为我想更加深入机器学习的领域，而仅仅使用R的话，这（在之前）是几乎不可能实现的事情。不过也仅此而已！ 随着Keras在R中的实现，语言选择...
MIT 开了一门只有九小时的课，教你用深度学习构建自动驾驶
MIT 紧跟时代步伐，开设的 6.S094 课程名为《为自动驾驶构建深度学习》的课程，旨在教学生们为自动驾驶搭建一个深度学习系统，授课者为 Lex Fridman。课程要求学生拥有基本的编程知识（最好是 Python）。 全课只有九节一小时的课程，于 1 月 9 日开课，今天就结课啦。而且！据雷锋网从议程表上了解到，从开课一直到 1 月 16 日，官网表示会陆续放出 PPT 及视频文件，雷锋网(....
5招教你用Python构建好玩的深度学习应用
内容列表 ▼ 1.使用现有API的应用 利用Clarifai API实现图像自动标注 利用Indico API 实现服装推荐系统 2.开源应用 运用深度学习制作音乐 检测“办公室不宜（Not Safe For Work）”图像 3.实现超分辨率 其他常用资源 1、使用现有API的深度学习应用 ▼ 1.1 自动图像标注 （Clarifai API）...
构建深度学习系统的十条经验
深度学习是机器学习的一个子领域，它有着自己的独特研究对象。以下是我们在构建深度学习系统时总结的10条经验。这些经验虽然看似有些笼统，但他们确实是关于深度学习在结构化和非结构化数据领域里的应用。 作者：Carlos E. Perez 原文链接：https://medium.com/intuitionmachine/10-lessons-learned-from-building-deep-le...
（转）分布式深度学习系统构建 简介 Distributed Deep Learning
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