卯卯 | 炼就一手绝世刀法！
日出东海落西山，愁也一天，喜也一天。遇事不钻牛角尖，人也舒坦，心也舒坦！
2019-02-17 16:52:40
一个确定模型（即不会由RNN换成CNN这样的情况）优化的几个注意点。
1，W变量初始化，-使用截断正态分布2，使用drop-out防止过拟合的发生。3，损失函数（代价函数的影响）4，优化器——更新W的速度。不同的优化器也更会影响模型收敛的速度，参考上一篇文章，选着优化器，都可以试试效果，再决定。
作者:yangli | 分类:Tensorflow | 浏览:753 | 评论:0
2019-02-16 17:21:04
Tensorflow使用的小例子——构建一个线性回归
代码：import tensorflow as tfimport numpy as np##使用numpy生成100个随机点x_data=np.random.rand(100)y_data=x_data*0.1+0.2#构建线性模型b=tf.Variable(0.0) ##变量需要初始化才能使用k=tf.Variable(0.0)y=k*x_data+b#二次代价函数loss=tf.reduce_mean(tf.square(y_data-y))#平方再取平均#定义一个梯度下降法来进行训练的优化
作者:yangli | 分类:Tensorflow | 浏览:666 | 评论:0
2019-02-16 17:09:22
tensorflow的基本使用-1.1，创建会话，启动图，1.2 变量，tensorflow里的变量需要初始化后才能使用。1.3 Fetch(获取)和Feed(饲料，允许先占位，训练时再填入数据)
1.1，创建会话，启动图，python中图是默认有的，所有不需要再创建1.2 变量，tensorflow里的变量需要初始化后才能使用。1.3 Fetch(获取)和Feed(饲料)FetchFeed-最常用
作者:yangli | 分类:Tensorflow | 浏览:632 | 评论:0
2019-02-12 11:23:43
tensorflow中使用tf.ConfigProto()配置Session运行参数&&GPU设备指定
tf.ConfigProto()函数用在创建session的时候，用来对session进行参数配置： config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True, allow_soft_placement=True)config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.4 #占用40%显存sess = tf.Session(config=config) &n
作者:yangli | 分类:未分类 | 浏览:773 | 评论:0
2019-02-10 16:34:33
卷积神经网络的基本原理——比正常神经网络多了-1,卷积层，2，池化层
池化：卷积完的大小任然是7*7。以上都是卷积计算的过程。下面是对特征再进行压缩。pading:两种padding方式：反向传播：池化层的反向传播：卷积层的反向传播：
作者:yangli | 分类:Tensorflow | 浏览:685 | 评论:0
2019-02-09 19:49:10
特定领域命名实体识别词典的准备
第一步：写好命名实体个标注的文档。第二步：从医疗网站上爬取相关信息，制作成上述文档约束的词典，留着备用。词典里的数据也可以是从教课书里某些地方确定是什么类型标注的。生成的词典可能还有少部分是错误的需要人大概的去检查看一下。
作者:yangli | 分类:自然语言处理 | 浏览:977 | 评论:0
2019-02-09 17:58:23
医学命名实体识别的难点
1、如何生成深度学习可用的标签数据——给大两的医疗文本打上实体类别的标签。（程序自动化打标签，分词技术）2、传统的基于规则和机器学习算法的实体识别准确率不高，如何提升。3、部分医疗实体名字特别长，如何获取更长的上下文依赖，让识别准确率更高。用膨胀的卷积神经网络4、类别不均衡，有些类别的词特别少，有些很多。有些词就是很少的，例如，一些修饰词就很少。5、未登录词如何处理。（药品的名字千千万，未必都收集齐了。）
作者:yangli | 分类:自然语言处理 | 浏览:827 | 评论:0
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