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主要研究内容如下： 1. 非参贝叶斯推理及学习，具体包括主题模型、Dirichlet过程、层次Dirichlet过程、MCMC推断、变分推断。 2. 深度学习：Embedding模型、LSTM模型等(自然语言处理)。 3. 电子商务与商务智能：消费者文本挖掘及偏好学习、个性化推荐

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人工智能、编程语言、大数据
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主要研究内容如下： 1. 非参贝叶斯推理及学习，具体包括主题模型、Dirichlet过程、层次Dirichlet过程、MCMC推断、变分推断。 2. 深度学习：Embedding模型、LSTM模型等(自然语言处理)。 3. 电子商务与商务智能：消费者文本挖掘及偏好学习、个性化推荐

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结合词向量的主题模型
论文来源Nguyen D Q, Billingsley R, Du L, et al. Improving topic models with latent feature word representations[J]. Transactions of the Association for Computational Linguistics, 2015, 3: 299-313.论文理解本...
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作者小头像 HFUT_qianyang 2019-01-23 16:08:40
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2019-01-23 16:08:40
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三层Dirichlet 过程文本建模(非参贝叶斯模型)
文章来源Nguyen V A, Boyd-Graber J, Resnik P, et al. Modeling topic control to detect influence in conversations using nonparametric topic models[J]. Machine Learning, 2014, 95(3): 381-421.来自于机器学习顶级期刊《M...
华为云会议 Meeting
作者小头像 HFUT_qianyang 2019-01-23 15:56:19
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Author Topic Model理解
来源本博客介绍的论文来自于一下论文：Rosen-Zvi M, Griffiths T, Steyvers M, et al. The author-topic model for authors and documents[C]//Proceedings of the 20th conference on Uncertainty in artificial intelligence. AUA...
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作者小头像 HFUT_qianyang 2019-01-23 15:44:23
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LSTM模型结合LDA对序列性文本建模
论文来源本博客介绍的论文来自于论文：Zaheer M, Ahmed A, Smola A J. Latent LSTM Allocation: Joint Clustering and Non-Linear Dynamic Modeling of Sequence Data[C]//International Conference on Machine Learning. 2017: 396...
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作者小头像 HFUT_qianyang 2019-01-23 15:43:14
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多层感知器以及BP算法
简介多层感知器，是指包含1个或多个隐层的前馈神经网络。多层感知器的特点为：u第0层为输入层，最后一层为输出层，中间层为隐层。 u整个网络无反馈，信号从输入层向输出层单向传播，整个网络为有向无环图。u激活函数多使用连续非线性函数，如logistic函数。u可看成多层logistic回归模型的组合。u具有解决复杂模式分类的能力，解决简单感知不能解决的线性不可分问题。其可以解决单层感知器不能解决异...
深度学习
作者小头像 HFUT_qianyang 2019-01-23 15:40:58
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