代码来源：https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch
在上一篇文章中我们介绍了自然语言处理的基础问题——文本预处理的常用步骤。本文将进阶讲述特征提取方面的相关算法。
本节介绍卷积神经网络中最为常见的二维卷积层。二维卷积层常用来处理图像数据，它具有两个空间维度（高和宽）。
信息抽取（information extraction），简称IE，即从自然语言文本中，抽取出特定的事件或事实信息，帮助我们将海量内容自动分类、提取和重构。这些信息通常包括实体（entity）、关系（relation）、事件（event）。例如从新闻中抽取时间、地点...
2020年6月29日，未来论坛·青创联线上学术研讨会YOSIA Webinar举办第三期论坛，主题为《AI+化学与制药，人工智能为药物研发和化学研究按下快进键》。本期AI+化学与制药主题研讨会将汇集化学、制药行业代表及人工智能专家学...
深度残差收缩网络是深度残差网络的一种改进，针对的是数据中含有噪声或冗余信息的情况，将软阈值函数引入深度残差网络的内部，通过消除冗余特征，增强高层特征的判别性。其核心部分就是下图所示的基本模块：...
Tensors（张量）与 Numpy 的 ndarrays 类似，但是其支持在 GPU 上使用来加速计算。
的特征图.将结果输入到两层具有 400 个神经元节点的全连接层中，然后使用 softmax 函数进行分类--表示 softmax 单元输出的 4 个分类出现的概率。
