概述

CNN等传统神经网络的局限在于：将固定大小的向量作为输入（比如一张图片），然后输出一个固定大小的向量（比如不同分类的概率）。不仅如此，CNN还按照固定的计算步骤（比如模型中层的数量）来实现这样的输入输出。这样的神经网络没有持久性：假设你希望对电影中每一帧的事件类型进行分类，传统的神经网络就没有办法使用电影中先前的事件推断后续的事件。

LeNet-5

模型介绍

​ LeNet-5是由\(LeCun\) 提出的一种用于识别手写数字和机器印刷字符的卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）\(^{[1]}\)，其命名来源于作者\(LeCun\)的名字，5则是其研究成果的代号，在LeNet-5之前还有LeNet-4和LeNet-1鲜为人知。LeNet-5阐述了图像中像素特征之间的相关性能够由参数共享的卷积操作所提取，同时使用卷积、下采样（池化）和非线性映射这样的组合结构，是当前流行的大多数深度图像识别网络的基础。

TensorFlow

TensorFlow是什么？

  TensorFlow支持各种异构平台，支持多CPU/GPU、服务器、移动设备，具有良好的跨平台的特性；TensorFlow架构灵活，能够支持各种网络模型，具有良好的通用性；此外，TensorFlow架构具有良好的可扩展性，对OP的扩展支持，Kernel特化方面表现出众。

GAN基本概念

如何通俗理解GAN？

​ 生成对抗网络(GAN, Generative adversarial network)自从2014年被Ian Goodfellow提出以来，掀起来了一股研究热潮。GAN由生成器和判别器组成，生成器负责生成样本，判别器负责判断生成器生成的样本是否为真。生成器要尽可能迷惑判别器，而判别器要尽可能区分生成器生成的样本和真实样本。

如何解决训练样本少的问题

目前大部分的深度学习模型仍然需要海量的数据支持。例如 ImageNet 数据就拥有1400多万的图片。而现实生产环境中，数据集通常较小，只有几万甚至几百个样本。这时候，如何在这种情况下应用深度学习呢?

​ 卷积神经网络是一种用来处理局部和整体相关性的计算网络结构，被应用在图像识别、自然语言处理甚至是语音识别领域，因为图像数据具有显著的局部与整体关系，其在图像识别领域的应用获得了巨大的成功。

基本概念

神经网络组成？

神经网络类型众多，其中最为重要的是多层感知机。为了详细地描述神经网络，我们先从最简单的神经网络说起。

Google Play 用的深度神经网络推荐系统，主要思路是将 Memorization(Wide Model) 和 Generalization(Deep Model) 取长补短相结合。论文见 Wide & Deep Learning for Recommender Systems

Introduction

log-linear 模型在自然语言处理上使用非常广泛，其最主要的原因在于其灵活性，允许很多特征被使用在该模型上，相比于之前的简单估计技术(比如HMMs的标记问题，PCFGs的解析问题)。

概述

在计算机科学领域，CYK算法（也称为Cocke–Younger–Kasami算法）是一种用来对上下文无关文法（CFG，Context Free Grammar）进行语法分析（parsing）的算法。该算法最早由John Cocke, Daniel Younger and Tadao Kasami分别独立提出，其中John Cocke还是1987年度的图灵奖得主。CYK算法是基于动态规划思想设计的一种自底向上语法分析算法。