word2vec源码及文档，word2vec的原理分析

这篇博客中的资源《自然语言学习——使用word2vec对文本进行情感分析》，其中包含代码，训练集，测试集、停止词。

通过双向LSTM-CNNs-CRF教程进行端到端序列标签 这是针对ACL'16论文的PyTorch教程 该存储库包括 资料夹 设置说明文件 预训练模型目录（笔记本电脑将根据需要自动将预训练模型下载到此目录中） 作者 安装 最好的安装pytorch的方法是通过 设置 创建新的Conda环境 conda create -n pytorch python=3.5 激活公寓环境 source activate pytorch 使用特定的python版本（python 3.5）设置笔记本 conda install notebook ipykernel ipython kernel install --user PyTorch安装命令： conda install pytorch torchvision -c pytorch NumPy安装 conda install -c anaco

灵感 作为我的神经网络课程的一个项目开始生活。 当时的想法是看人们如何能使用神经网络（la Andrej Karpathy和他的神经网络产生的产生悦耳的音乐。 它能做什么 以ABC表示形式馈送网络音乐数据，它会生成一个字符一个序列的序列，其输出是ABC表示形式的音乐作品。 该输出可以馈入ABC-to-MIDI转换器以产生可听音乐文件。 我是如何建造的 使用LSTM层的PyTorch中的神经网络。 我为之骄傲的成就 仅通过从递归神经网络连续生成字符来以ABC表示法生成音乐。 网络由LSTM层组成，用于学习有关歌曲结构，乐器和所需标题的信息。 我学到的是 世事皆可能。 机器组成的音乐的下一步 将注意力集中到模型中，希望网络可以学习诸如重复和旋律之类的东西。

来自Self-Attention ConvLSTM for Spatiotemporal Prediction文章的Self-Attention Module的实现。使用python3语言，tensorflow2.0框架编写。

某变电站的变压器套管温度数据，都是真实的数据，可用于温度时间序列分析。某变电站的变压器套管温度数据，都是真实的数据，可用于温度时间序列分析。

目录 过拟合、欠拟合及其解决方案 训练误差和泛化误差 过拟合和欠拟合的概念 模型复杂度和误差之间的关系 解决过拟合的方案 梯度消失及梯度爆炸 循环神经网络进阶 GRU LSTM 深度神经网络 过拟合、欠拟合及其解决方案 训练误差和泛化误差        在解释上述现象之前，我们需要区分训练误差（training error）和泛化误差（generalization error）。通俗来讲，前者指模型在训练数据集上表现出的误差，后者指模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望，并常常通过测试数据集上的误差来近似。计算训练误差和泛化误差可以使用之前介绍过的损失函数，例如线性回归用到的平方损失函

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