码农场

放牧代码和思想
专注自然语言处理、机器学习算法
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POJ 2749 Building roads 题解《挑战程序设计竞赛》
算法

POJ 2749 Building roads 题解《挑战程序设计竞赛》

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POJ 2749 Building roads  阳关路与独木桥:有N个农场,其中A对相互讨厌,不能碰面;B对相互喜欢,必须碰面。给定两个中转站S1和S2、各个农场的坐标,让每个农场连接到其中一个中转站。求最小化任意两个农场通过中...

POJ 2723 Get Luffy Out 题解《挑战程序设计竞赛》
算法

POJ 2723 Get Luffy Out 题解《挑战程序设计竞赛》

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POJ 2723 Get Luffy Out  鸳鸯锁:你的基友路飞被关进了一座M层的监狱,每层的门上由两把锁锁住,打开任意一把即可入内。这些锁的钥匙一共有2N种,两两互斥,当使用了一把钥匙后,另一把与其互斥的钥匙就会消失,造成鸳...

Michael Collins NLP公开课任务2 PCFG
句法分析

Michael Collins NLP公开课任务2 PCFG

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Micheal Collins在Coursera上的自然语言处理公开课,第二次任务。自然语言中的歧义令人忍俊不禁,只要你或者你的模型脑洞足够大。 语料库来自WSJ,但并不是乔姆斯基范式: 因为乔姆斯基范式中一元rule必须是叶子节点,修正方...

POJ 3678 Katu Puzzle 题解《挑战程序设计竞赛》
算法

POJ 3678 Katu Puzzle 题解《挑战程序设计竞赛》

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POJ 3678 Katu Puzzle  某组合电路有N个输入,M个与或异或门将其两两相连构成多个输出,问是否存在满足给定输出的输入。 4.3成为图论大师之路  2-SAT 每条边都是某个2输入门,最终输出为门的合取范...

谷歌深度学习公开课任务 6: LSTMs
机器学习

谷歌深度学习公开课任务 6: LSTMs

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最后一次任务,至此速战速决解决了这门快餐课程。心得是作为一个“懒惰的工程师”,对常见的深度学习模型、技巧、应用有了浅显的了解。但对“好奇的求知者”来讲,则只能说看了一张模糊不清的缩略图,许多理论和细节得通过正式一些的课程去补充。 任务 6:...

谷歌深度学习公开课任务 5: Word2Vec&CBOW
机器学习

谷歌深度学习公开课任务 5: Word2Vec&CBOW

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课上讲的太简略了,原理参考《word2vec原理推导与代码分析》。谷歌给的代码也很简陋,只有负采样,没有哈夫曼树。另外单机word2vec已经那么高效了,我质疑上TF的意义。 任务 5: Word2Vec&CBOW 这次的任务是在t...

谷歌深度学习公开课任务 4: 卷积模型
机器学习

谷歌深度学习公开课任务 4: 卷积模型

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课上浅显地介绍了卷积网络,以及配套的常用技巧。速成嘛,没深入探讨原理。编程任务直接给出了实现,要求也只是在其基础上做些小改进,过过干瘾。 任务 4: 卷积模型 设计并训练一个卷积神经网络。 前两次任务中,我们实现了较深的全连接多层神经网络,...

谷歌深度学习公开课任务 3: 正则化
机器学习

谷歌深度学习公开课任务 3: 正则化

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这次的看点是怎么在TensorFlow里实现正则化、dropout和学习率递减的技巧;顺便演示了下自动调参。 任务 3: 正则化 使用正则化去优化深度学习模型 题目1 给上次练习实现的逻辑斯谛回归和神经网络加上L2正则,检查性能提升。 逻辑...

谷歌深度学习公开课任务 2: SGD
机器学习

谷歌深度学习公开课任务 2: SGD

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三言两语讲完了反向传播,一个公式也没有,果然是面向“懒惰工程师”的快餐教程。比较喜欢“不提神经元,我们不是巫婆”的观点。这次不需要自己写算法,直接上TensorFlow了。 任务 2: 随机梯度下降 使用梯度下降和随机梯度下降训练一个全连接...

谷歌深度学习公开课任务 1: notMNIST
机器学习

谷歌深度学习公开课任务 1: notMNIST

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这是谷歌在优达学城上开的公开课,感觉就是TensorFlow的宣传片。肉眼观测难度较低,作为入门第一课快速过掉也许还行。课程概述中说: 我们将教授你如何训练和优化基本神经网络、卷积神经网络和长短期记忆网络。你将通过项目和任务接触完整的机器学...

我的开源项目

HanLP自然语言处理包基于DoubleArrayTrie的Aho Corasick自动机