什么叫“合同风险预测”？ 合同内容有没有改写的条文没有写？ 目的1：查看合同的条文类似性  合同内容有没有对自方/自方公司不利的条文？ 目的2：查看合同中的不利条文 ※合同内容的对自方利不利根据各国的管辖法律   第一条 ## 目的2：查看合同的不利条文 分类每一个条文的条文的种类（每个种类的风险都不一样） 根据条文的种类判断条文的内容的有利方。 第i条 OOOOOOOOOOOOO 第i条 条文种类「保密范围」  ## 使用Python做“合同风险预测模型”的思路 ## 目的1：查看合同的条文类似性 • 需要算出条文和条文的类似度的值

## PyTorch ## 情感分类实战 主讲人：龙良曲 ## Sentiment Classification Ignore Ignore  RNN The RNN food ## 👍 🔧 Linear Classifier

## PyTorch ## 多分类问题 主讲人：龙良曲  input layer (784) Output layer (10) 2nd hidden layer (200) 1st hidden layer (200) ## Network w2.grad.norm()) optimizer.step() C:\ProgramData\conda\python.exe F:/PytorchTutorial/lesson26-LR多分类实战/main.py Downloading http://yann.lecun.com/exdb/mnist/train-images-idx3-ubyte.gz Downloading http://yann

## 华为云深度学习在文本分类中的实践 华为 Cloud&AI 李明磊 ## 极客邦科技 会议推荐2019  ## QCon 北京 ## 全球软件开发大会 大会：5月6–8日 培训：5月9–10日 QCon ![I 培训：11月10–11日 ## AiCon 北京 ## 全球人工智能与机器学习大会 大会：11月21–22日 培训：11月23–24日 ## 目录 分类算法简史 2 深度学习架构 3 难点 4 应用案例 ## 文本分类介绍 内容: 买没几天就降价一点都不开心，闪存跑分就五百多点…… 外观漂亮音质不错，现在电子产品基本上都是华为的了…… 汽车不错，省油，性价比高…… 这个政策好啊，利国利民…… f(text)=label 词 句子 篇章 对话 ## 文本分类方法简史-机器学习 label 输入文本 特征提取 特征选择 分类器 模型训练 评测 模型部署 词袋 卡方 SVM 预测标签 TFIDF PCA LR Ngram 互信息 XGBoost 词典 RFE 随机森林 ## 文本分类方法简史-深度学习 label 输入文本 模型训练 评测

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继上文回顾智能体的演进后，本节将从三个互补的维度对智能体进行分类。 （1）基于内部决策架构的分类 第一种分类维度是依据智能体内部决策架构的复杂程度，这个视角在《Artificial Intelligence: A Modern Approach》中系统性地提出 $ ^{[1]} $ 。正如1.1.1节所述，传统智能体的演进路径本身就构成了最经典的分类阶梯，它涵盖了从简单的反应式智能体，到引入内部模型的模 型式智能体，再到更具前瞻性的基于目标和基于效用的智能体。此外，学习能力则是一种可赋予上述所有类型的元能力，使其能通过经验自我改进。 （2）基于时间与反应性的分类 除了内部架构的复杂性，还可以从智能体处理决策的时间维度进行分类。这个视角关注智能体是在接收到信息后立即行动，还是会经过深思熟虑的规划再行动。这揭示了智能体设计中一个核心权衡：追求速度的反应性（Reactivity）与追求最优解的规划性（ 通过这种方式，智能体将一个需要长远规划的宏大任务，分解为一系列“规划-反应”的微循环。这使其既能灵活应对环境的即时变化，又能通过连贯的步骤，最终完成复杂的长期目标。 （3）基于知识表示的分类 这是一个更根本的分类维度，它探究智能体用以决策的知识，究竟是以何种形式存于其“思想”之中。这个问题是人工智能领域一场持续半个多世纪的辩论核心，并塑造了两种截然不同的AI文化。 符号主义AI (Symbolic

参考文献 第2章 回归问题 2.1 神经元模型 2.2 优化方法 2.3 线性模型实战 2.4 线性回归 2.5 参考文献 第3章 分类问题 3.1 手写数字图片数据集 3.2 模型构建 3.3 误差计算 3.4 真的解决了吗 3.5 非线性模型 3.6 表达能力 11.4 RNN 层使用方法 11.5 RNN 情感分类问题实战 11.6 梯度弥散和梯度爆炸 11.7 RNN 短时记忆 11.8 LSTM 原理 11.9 LSTM 层使用方法 11.10 GRU 简介 11.11 LSTM/GRU 情感分类问题再战 11.12 预训练的词向量 11.13 参考文献 2 所示。  图 1.2 机器学习的分类 有监督学习 有监督学习的数据集包含了样本x与样本的标签y，算法模型需要学习到映射关系 $ f_{\theta}:x\rightarrow y $ ，其中 $ f_{\theta} $ 代表模型函数，

- 基础：图像分类问题定义与说明 - 基础：越来越深的图像分类网络 - 应用：检测SKU抠图与分类标注流程 - 应用：分类训练集与验证集划分 - 应用：使用TensorFlow 2训练ResNet - 应用：使用ResNet识别货架商品 - 扩展：图像分类常用数据集综述 - 扩展：图像分类更多应用场景介绍 基础：图像分类问题定义与说明 ## 图像分类问题  American Kennel Club akc.org ## 图像分类问题 ## 实例级分类  Siberian Husky

3.5 定义损失函数 ..... 103 3.3.6 定义优化算法 ..... 103 3.3.7 训练 ..... 104 3.4 softmax 回归 ..... 105 3.4.1 分类问题 ..... 106 3.4.2 网络架构 ..... 106 3.4.3 全连接层的参数开销 ..... 107 3.4.4 softmax 运算 ..... 107 3.4.5 小批量样本的矢量化 ..... 108 3.4.6 损失函数 ..... 108 3.4.7 信息论基础 ..... 109 3.4.8 模型预测和评估 ..... 110 3.5 图像分类数据集 ..... 111 3.5.1 读取数据集 ..... 111 3.5.2 读取小批量 ..... 113 3.5.3 整合所有组件 ..... 114 3.6 softmax 初始化模型参数 ..... 115 3.6.2 定义 softmax 操作 ..... 116 3.6.3 定义模型 ..... 117 3.6.4 定义损失函数 ..... 117 3.6.5 分类精度 ..... 118 3.6.6 训练 ..... 119 3.6.7 预测 ..... 122 3.7 softmax 回归的简洁实现 ..... 123 3.7.1 初始化模型参数