一文读懂「Attention is All You Need」| 附代码实现
前言
2017 年中，有两篇类似同时也是笔者非常欣赏的论文，分别是 FaceBook 的 Convolutional Sequence to Sequence Learning 和 Google 的 Attention is All You Need，它们都算是 Seq2Seq 上的创新，本质上来说，都是抛弃了 RNN 结构来做 Seq2Seq 任务。
深度学习必备手册（上）
深度学习作为人工智能的前沿技术，虽然一方面推动者人工智能的发展；但是人类的终极目标是强人工智能，最近也有一些关于类似于笔者认为的广度学习的出现，但是宗其所属，还是应该在深度学习发展的历史上前进。
基于深度学习的智能问答
纵观自动问答系统的技术发展历史，从1950年代因图灵测试而诞生至今，已经有几十年的历史。但真正在产业界得到大家的广泛关注，则得益于2011年Siri和Watson成功所带来的示范效应。自此，自动问答系统较以往任何时候都显得离实际应用更近。这一方面归功于机器学习与自然语言处理技术的长足进步，另一方面得
一文读懂深度学习：从神经元到BERT
自然语言处理领域的殿堂标志 BERT 并非横空出世，背后有它的发展原理。今天，蚂蚁金服财富对话算法团队整理对比了深度学习模型在自然语言处理领域的发展历程。
