环信李理：详解谷歌最强NLP模型BERT（理论+实战）下

发布于 2019-01-21 17:53:50 | 阅读 34467

本文从理论和编程实战角度详细的介绍 BERT 和它之前的相关的模型，包括 Transformer 模型。希望读者阅读本文之后既能理解模型的原理，同时又能很快的把模型用于解决实际问题。

环信 环信李理 人工智能 NLP模型

环信李理：详解谷歌最强NLP模型BERT（理论+实战）上

发布于 2019-01-21 17:23:57 | 阅读 37809

本文从理论和编程实战角度详细的介绍 BERT 和它之前的相关的模型，包括 Transformer 模型。希望读者阅读本文之后既能理解模型的原理，同时又能很快的把模型用于解决实际问题。

环信李理 李理 NLP模型 BERT

环信李理：从Image Caption Generation理解深度学习（part III）

发布于 2018-04-13 15:32:26 | 阅读 28281

本系列文章希望通过Image Caption Generation，一个有意思的具体任务，来介绍深度学习的知识，涉及到很多深度学习流行的模型，如CNN，RNN/LSTM，Attention等。本文为第三篇。

环信 深度学习

环信李理：从Image Caption Generation理解深度学习（part II）

发布于 2018-04-13 15:24:03 | 阅读 27271

本系列文章希望通过Image Caption Generation，一个有意思的具体任务，来介绍深度学习的知识，涉及到很多深度学习流行的模型，如CNN，RNN/LSTM，Attention等。本文为第二篇。

深度学习

环信李理：从Image Caption Generation理解深度学习（part I）

发布于 2018-04-13 15:13:15 | 阅读 27943

　　本系列文章希望通过Image Caption Generation，一个有意思的具体任务，来介绍深度学习的知识，涉及到很多深度学习流行的模型，如CNN，RNN/LSTM，Attention等。本文为第一篇。作者李理，毕业于北京大学，目前就职于环信，在环信从事智能客服和智能机器人相关工作，致力于用深度学习来提高智能机器人的性能。

环信 深度学习

李理：Caffe训练ImageNet简介及深度卷积网络最新技术

发布于 2017-08-18 15:31:41 | 阅读 46016

本系列文章面向深度学习研发者，希望通过Image Caption Generation，一个有意思的具体任务，深入浅出地介绍深度学习的知识。本系列文章涉及到很多深度学习流行的模型，如CNN，RNN/LSTM，Attention等。本文为第13篇。

李理：三层卷积网络和vgg的实现

发布于 2017-08-18 15:29:35 | 阅读 36905

本系列文章面向深度学习研发者，希望通过Image Caption Generation，一个有意思的具体任务，深入浅出地介绍深度学习的知识。本系列文章涉及到很多深度学习流行的模型，如CNN，RNN/LSTM，Attention等。本文为第12篇。

李理：卷积神经网络之Dropout

发布于 2017-08-18 15:27:02 | 阅读 44007

本系列文章面向深度学习研发者，希望通过Image Caption Generation，一个有意思的具体任务，深入浅出地介绍深度学习的知识。本系列文章涉及到很多深度学习流行的模型，如CNN，RNN/LSTM，Attention等。本文为第11篇。

李理：卷积神经网络之Batch Normalization的原理及实现

发布于 2017-08-18 15:21:35 | 阅读 37342

本系列文章面向深度学习研发者，希望通过Image Caption Generation，一个有意思的具体任务，深入浅出地介绍深度学习的知识。本系列文章涉及到很多深度学习流行的模型，如CNN，RNN/LSTM，Attention等。本文为第10篇。

李理：Theano tutorial和卷积神经网络的Theano实现 Part2

发布于 2017-08-18 15:19:13 | 阅读 32117

本系列文章面向深度学习研发者，希望通过Image Caption Generation，一个有意思的具体任务，深入浅出地介绍深度学习的知识。本系列文章涉及到很多深度学习流行的模型，如CNN，RNN/LSTM，Attention等。本文为第9篇。