动态时间规整 dynamic time warping (DTW)
测量的两个变化速度不同的时间序列之间距离的方法
HMM-5-连续观测-高斯混合模型(HMM-GMM)
HMM-GMM 高斯混合密度实现连续观测序列
HMM-4-学习模型参数(Baum-Welch)
使用Baum-Welch算法学习从给定多个观测序列中HMM模型参数，同时解决机器精度造成的计算稳定性问题。
HMM-3-查找最大概率状态序列(Viterbi)
给定观测序列和模型参数时，查找最大概率状态序列
HMM-2-计算观测序列概率(forward-backward)
给定模型参数，计算给定任意观测序列的概率. forward-backward
HMM-1-简介
1960s, Baum和他的同事发布一系列论文， 1970s CMU的Baker用于实现语音处理， IBM Jelinek和他的同事用于语音处理， Hidden Markov Models 当前状态仅与上一步状态相关，与上一步之前的状态无关.
Hybrid computing using a neural network with dynamic external memory
Here we introduce a machine learning model called to a differentiable neural computer (DNC), which consists of a nerual network that can read from and write to an external memory matrix, analogous to the random-access memory in a conventional computer. Like a conventional computer, it can use its memory to represent and manipulate complex data structures, but , like a nerual network, it can learn to do so from data.
中文句法分析-3-依存句法分析
依存句法是由法国语言学家 Lucien Tesnière 最先提出。将句子分析成一颗依存句法树，描述各个词语之间的依存关系。也即指出了词语之间在句法上的搭配关系，这种搭配关系是和语义相关联的。
中文句法分析-2-成分句法分析
PCFG, 基于概率上下文无关文法的短语结构句法解析
中文句法分析-1-上下文无关文法
CFG上下文无关文法，结构和基本原理知识。