天生smile - 简书

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（十）语音情感识别项目实战（上）
写这篇博客的时候正好在和某公司做一个语音情感识别相关的项目，所以距离上次更新微博也有好久了，但还是按照之前设定的计划把这块内容梳理下。主要是Fo...

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（八）sequence to sequence —6
最后一关： Encoder：多层双向lstm Attention机制 decoder：动态实现bi-directional_dynamic_rn...

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（八）sequence to sequence —5
实现多层双向的dynamic_lstm+beam_search 基于tensorflow1.4 Seq2seq的实现 encoder使用的两层双...

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（八）sequence to sequence —3
实现beam_search部分基于tensorflow1.4 Seq2seq的实现 1.使用seq2seq库实现seq2seq模型 1. 计算...

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（八）sequence to sequence —4
实现双向的dynamic_lstm+beam_search 基于tensorflow1.4 Seq2seq的实现 encoder使用的是双向的L...

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（八）sequence to sequence —2
实现softmax_loss_function部分基于tensorflow1.4 Seq2seq的实现 1.使用seq2seq库实现seq2s...

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（八）sequence to sequence —1
这个系列网上的教程实在太多，所以我准备采用代码和理论相结合的方式，详细代码请点击我的github，基于python3.6和tensorflow1...

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（九）再谈embedding——bert详解（实战）下
前面两篇分别梳理了下BERT的原理和BERT的训练，接着前面的内容，梳理下BERT是如何在下游任务上运用的。原理就是上面这个图了。四种任务...

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（九）再谈embedding——bert详解（实战）中
Google开源的BERT的确很良心，代码写得非常好，是一个不错的学习案例，这里我从实战的角度从预训练到下游任务实战做一个全面的梳理。原理部分的...

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