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北京 - 北京市 zhoum1118@163.com.不僅追求小而美（損失函數(shù)的追求最優(yōu)化），更重要的是知道過(guò)猶不及（損失函數(shù)的過(guò)擬合）。死磕自己，分享知識(shí)。
成長(zhǎng)數(shù)據(jù)
Stanford Attentive Reader：斯坦福機(jī)器閱讀理解模型
ASReader：一個(gè)經(jīng)典的機(jī)器閱讀理解深度學(xué)習(xí)模型
基于SVM的中文問(wèn)答系統(tǒng)的答案提取模型
一種基于模糊依存關(guān)系匹配的問(wèn)答模型構(gòu)建方法
中文自然語(yǔ)言處理建模過(guò)程中的特征工程
你需要知道的幾個(gè)好用的中文詞法分析工具
HFL-RC：科大訊飛填空式機(jī)器閱讀理解數(shù)據(jù)集
基于最大熵的中文閱讀理解模型
HDFS與MapReduce
SQuAD：機(jī)器閱讀理解領(lǐng)域中的"ImageNet"
CNN&Dailymail：Teaching Machines to Read and Comprehend
機(jī)器閱讀理解Match-LSTM模型
DuReader：百度大規(guī)模的中文機(jī)器閱讀理解數(shù)據(jù)集
機(jī)器閱讀理解中你需要知道的幾個(gè)經(jīng)典數(shù)據(jù)集
機(jī)器學(xué)習(xí)中的正則化
循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)你需要知道的幾個(gè)基本概念
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)你需要知道的幾個(gè)基本概念
深度學(xué)習(xí)中你需要知道的幾個(gè)基本概念
深度學(xué)習(xí)-發(fā)展大事記
如何使用N-gram語(yǔ)言模型來(lái)進(jìn)行篇章單元分類？