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使用PyTorch构建自然语言生成（NLG）系统
总览自然语言生成（NLG）和相关事物的简介-资料准备训练神经语言模型使用PyTorch构建自然语言生成系统介绍在过去的几年中，由于深度学习算法的进步和足够的计算能力，自然语言处理（NLP）有了显着增长...
徐大白
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基于深度残差收缩网络的故障诊断（简要解读）
论文题目：Deepresidualshrinkagenetworksforfaultdiagnosis题目翻译：基于深度残差收缩网络的故障诊断期刊：IEEETransactionsonIndustri...
敏捷实践经验分享，企业如何在敏捷开发中实施DoD
一、什么是DoD？当你有两个或更多的人参与同一个事情的时候，我们的“团队”就产生了，这时我们最重要的事情，就是要设定和统一团队的期望值，在本文中，这就是“完成标准”。一个迭代做完后，团队要进行验收，来...
CORNERSTONE
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深度残差收缩网络：（6）代码实现
深度残差收缩网络其实是一种通用的特征学习方法，是深度残差网络ResNet、注意力机制和软阈值化的集成，可以用于图像分类。本文采用TensorFlow1.0和TFLearn0.3.2，编写了图像分类的程...
深度不学习
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深度残差收缩网络：（5）实验验证
实验部分将所提出的两种深度残差收缩网络，即“通道之间共享阈值的深度残差收缩网络(DeepResidualShrinkageNetworkswithChannel-sharedThresholds，简称...
深度残差收缩网络：（4）注意力机制下的阈值设置
对于基于深度学习的分类算法，其关键不仅在于提取与标签相关的目标信息，剔除无关的信息也是非常重要的，所以要在深度神经网络中引入软阈值化。阈值的自动设置，是深度残差收缩网络的核心贡献。需要注意的是，软阈值...
深度残差收缩网络：（3）网络结构
深度残差收缩网络（DeepResidualShrinkageNetwork）是深度残差学习（DeepResidualNetwork,ResNet）的一种改进，发表在IEEETransactionson...
深度不学习
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深度残差收缩网络：（2）整体思路
深度残差收缩网络（DeepResidualShrinkageNetwork）是深度残差学习（DeepResidualNetwork,ResNet）的一种改进，发表在IEEETransactionson...
深度不学习
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深度残差收缩网络：（1）背景知识
深度残差收缩网络（DeepResidualShrinkageNetwork）是深度残差网络（DeepResidualNetwork,ResNet）的一种改进，发表在IEEETransactionson...
使用Keras搭建深度残差收缩网络
深度残差收缩网络其实是属于一种卷积神经网络，是深度残差网络（deepresidualnetworks,ResNet）的一个变种。它的核心思想是，在深度学习算法进行特征学习的时候，删除冗余信息是非常重要...
Scrum与OKR融合实践经验分享
很多软件公司的研发团队都喜欢用Scrum管理研发流程，Scrum是一个诞生于20世纪90年代的敏捷方法论，CORNERSTONE内部也一直在使用这一方法。相较于瀑布式开发的其他传统方法，Scrum最大...
CORNERSTONE
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NLP预训练模型-百度ERNIE2.0的效果到底有多好【附用户点评】
ERNIE是百度自研的持续学习语义理解框架，该框架支持增量引入词汇（lexical）、语法（syntactic）、语义（semantic）等3个层次的自定义预训练任务，能够全面捕捉训练语料中的词法、语...
百度NLP
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