原创AI技术博客
探索人工智能与大模型最新资讯与技术博客，涵盖机器学习、深度学习、自然语言处理等领域的原创技术文章与实践案例。
深度学习方法：受限玻尔兹曼机RBM【转载】
受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine，RBM）是G.Hinton教授的一宝。Hinton教授是深度学习的开山鼻祖，也正是他在2006年的关于深度信念网络DBN的工作，以及逐层预训练的训练方法，开启了深度学习的序章。其中，DBN中在层间的预训练就采用了RBM算法模型。RBM是一种无向图模型，也是一种神经网络模型。
人工神经网络（Artificial Neural Network）算法简介
人工神经网络，简称神经网络，是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或者计算模型。其实是一种与贝叶斯网络很像的一种算法。之前看过一些内容始终云里雾里，这次决定写一篇博客。弄懂这个基本原理，毕竟现在深度学习太火了。
Dirichlet Process and Stick-Breaking（DP的Stick-breaking 构造）
Dirichlet Process and Stick-Breaking（DP的Stick-breaking 构造）
通过从零开始实现一个感知机模型，我学到了这些【转载】
本文转自雷锋网，原文《通过从零开始实现一个感知机模型，我学到了这些》，作者：恒亮，文章转载已获授权。感知器（英语：Perceptron）是Frank Rosenblatt在1957年就职于Cornell航空实验室（Cornell Aeronautical Laboratory）时所发明的一种人工神经网络。它可以被视为一种最简单形式的前馈神经网络，是一种二元线性分类器。本文介绍了搭建感知机模型的基本操作也包含了作者的一些心得。
推荐模型：显式反馈模型VS隐式反馈模型
推荐中，有研究explict feedback，有研究implict feedback，今天就来谈谈这两种基本模型是怎么建的？其实，都是套路~
TFboys：使用Tensorflow搭建深层网络分类器
使用Tensorflow的高级API - tf.contrib.learn 搭建一个DNN分类器
Generative Adversarial Networks 生成对抗网络的简单理解
这几年在机器学习领域最亮最火最耀眼的新思想就是生成对抗网络了。这一思想不光催生了很多篇理论论文，也带来了层出不穷的实际应用。Yann LeCun 本人也曾毫不吝啬地称赞过：这是这几年最棒的想法！
张华平分词（又名中科院分词/NLPIR分词）的使用（Java版本）
张华平汉语分词系统，现称为NLPIR汉语分词系统，是优秀的中文分词系统。但其使用却有一些配置上的设置是新手可能遇到的一个困难。这里我们简单介绍使用Eclipse导入NLPIR分词系统工程的使用方法。
层次狄利克雷过程（Hierarchical Dirichlet Processes）
Dirichlet过程是一种重要的非参数模型，它可运用在聚类中，自动发现类别的数量。但很多时候，我们的工作都是具有层次话的。这篇文章介绍的层次狄利克雷模型就是解决这样的问题的。
Dirichlet Tree Distribution（狄利克雷树分布）
狄利克雷分布作为多项式分布的先验大家应该比较熟悉了。这里介绍另外一种Dirichlet树结构的分布，也可以作为多项式分布的先验，但却更加灵活
EM算法简介及其例子
EM（expectation-maximization）算法是统计学中求统计模型的最大似然和最大后验参数估计的一种迭代式算法，模型一般是依赖于不可观测的潜在变量。
多元高斯分布（多元正态分布）简介
高斯分布是一种非常常见的分布，对于一元高斯分布我们比较熟悉，对于高斯分布的多元形式有很多人不太理解。这篇博客的材料主要来源Andrew Ng在斯坦福机器学习课的材料。