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l****m 2018-07-10
向量(一)
文章结构: 向量 背景介绍 效果展示 模型概览 数据准备 编程实现 模型应用 总结 参考文献 本教程源代码目录在book/word2vec,初次使用请您参考Book文档使用说明。 背景介绍 本章我们介绍的向量表征,也称为word embedding。向量是自然语言处理中常见的一个操作,是搜索引擎、广告系统、荐系统等互联网服务背后常见的基础技术。 在这些互联网服务里,我们经常要比较两个或者两段文本之间的相关性。为了做这样的比较,我们往往先要把表示成计算机适合处理的方式。最自然的方式恐怕莫过于向量空间模型(vector space model)。 在这种方式里,每个被表示成一个实数向量(one-hot vector),其长为字典大,每个维对应一个字典里的每个,除了这个对应维上的值是1,其他元素都是0。 One-hot vector虽然自然,但是用处有限。比如,在互联网广告系统里,如果用户输入的query是“母亲节”,而有一个广告的关键是“康乃馨”。
c****2 2018-07-10
个性化荐(一)
卷积神经网络文本分类模型 假设待处理句子的长为nn,其中第ii个向量为xi∈ℝkxi∈Rk,kk为维。 首先,进行向量的拼接操作:将每hh个拼接起来形成一个大为hh的窗口,记为xi:i+h−1xi:i+h−1,它表示序列xi,xi+1,…,xi+h−1xi,xi+1,…,xi+h−1的拼接,其中,ii表示窗口中第一个在整个句子中的位置,取值范围从11到n−h+1n−h+1,xi:i+h−1∈ℝhkxi:i+h−1∈Rhk。 其次,进行卷积操作:把卷积核(kernel)w∈ℝhkw∈Rhk应用于包含hh个的窗口xi:i+h−1xi:i+h−1,得到特征ci=f(w⋅xi:i+h−1+b)ci=f(w⋅xi:i+h−1+b),其中b∈ℝb∈R为偏置项(bias),ff为非线性激活函数,如sigmoidsigmoid。
双****4 2018-07-10
向量(三)
key, value in six.iteritems(word_dict) if value == most_possible_word_index ][0]) 向量矩阵本身比较稀疏,训练的过程如果要达到一定的精耗时会比较长。
用****在 2018-07-10
向量(二)
模型配置中的N-gram神经网络模型 首先,加载所需要的包: import paddle as paddle import paddle.fluid as fluid import six import numpy import math from __future__ import print_function 然后,定义参数: EMBED_SIZE = 32 # embedding维 HIDDEN_SIZE = 256 # 隐层大 N = 5 # ngram大,这里固定取5 BATCH_SIZE = 100 # batch大 PASS_NUM = 100 # 训练轮数 use_cuda = False # 如果用GPU训练,则设置为True word_dict = paddle.dataset.imikolov.build_dict() dict_size = len(word_dict) 更大的BATCH_SIZE将使得训练更快收敛,但也会消耗更多内存。向量计算规模较大,如果环境允许,请开启使用GPU进行训练,能更快得到结果。
C****X 2018-07-10
群雄逐“图”,百缘何备受关注?
这么看来,百高精地图的数据采集目前还并未涉及到其他的采集方式,例如步采背包以及无人机,是否会在这方面有所调整呢? (图片来源于网络) 目前百的高精地图以满足L3级别自动驾驶的要求为标准,所以采集的道场景以高速公为主。采集车队总量达280台,其中具备高精地图采集能力的车辆约40多台,单车设备成本在100人民币左右,自动化处理程可以超过 90%。 地图的数据管理与更新问题 关于地图数据的管理,自动驾驶领域专家刘少山等专家表示,无人车使用的高精地图是2D网格,数据主要激光雷达提供。 于激光雷达的精大约是5厘米,所以地图的最高精可以达到每个网格5×5厘米,在如此高倍的精下,如何有效管理数据是很“麻烦”的一件事儿。 一般情况下,激光雷达可覆盖方圆100米范围,假设每个反光强可以用一个字节记录,那么每次激光雷达扫描后就可产生4MB数据。 但是这种扫描会涵盖公旁边的树木及房屋等,实际上无人车行驶并不需要这些,只需记录公表面的数据,数据过滤就成为关键一步。 过滤数据中,通常可以使用无损压缩算法,例如LASzip,有望达到超过10倍的压缩率。
s****5 2018-07-10
个性化荐(二)
总结 本章介绍了传统的个性化荐系统方法和YouTube的深神经网络个性化荐系统,并以电影荐为例,使用PaddlePaddle训练了一个个性化荐神经网络模型。个性化荐系统几乎涵盖了电商系统、社交网络、广荐、搜索引擎等领域的方方面面,而在图像处理、自然语言处理等领域已经发挥重要作用的深学习技术,也将会在个性化荐系统领域大放异彩。 参考文献 P. Resnick, N. Iacovou, etc. “GroupLens: An Open Architecture for Collaborative Filtering of Netnews”, Proceedings of ACM Conference on Computer Supported Cooperative Work, CSCW 1994. pp.175-186. Sarwar, Badrul, et al. "Item-based collaborative filtering recommendation algorithms."
j****2 2018-07-10
大脑开放日来袭 24种全新AI能力呈现
AI行业的发展,离不开千开发者的助力。 3月20日,首场百大脑开放日全新登场,介绍了全新开放的24种全新AI能力,AI赋能市政、物流、教育等行业的20个案例,也为向开发者、行业人士展现了如何搭上AI开放生态的高速列车。 百大脑开放日来袭 作为百在人工智能领域多年研究成果的集大成者,百大脑正在飞速进步着。自2016年启动开放以来,百大脑目前已经是服务规模最大的AI开放平台,开放了158项AI能力,24时快速集成,开发者数量超过100,面向广泛的企业和开发者提供最先进、最全面的AI能力,不断降低AI应用落地的门槛。 百AI技术生态部总经理喻友平谈到,“在百大脑的开放生态中,开发者一直是最为重要的一环。百大脑开放能力不断加速,有很多有价值的技术难以被开发者了解。2019年百大脑开放日全新登场,希望为AI开发者提供及时、全面、近距离地了解百大脑最新AI产品和案例,且能深、持续交流的平台。”
****ac 2018-07-12
亿元免费算力 | 百大脑AI Studio重磅出算力支持计划
“提供总计1亿元免费算力,助力开发者成功”——百大脑AI Studio 大数据、大模型、大算力是深学习发展的必备因素,算力的重要性不言而喻。4月23日,首届 WAVE SUMMIT 2019深学习开发者峰会,百一站式开发平台 AI Studio 重磅出算力支持计划:豪掷1亿元免费算力,为普通开发者破除算力桎梏。 百大脑AI Studio 百大脑AI Studio是集合AI教程、代码环境、算法算力、数据集和比赛的一站式学习、开发、交流平台。该平台旨在帮助开发者迅速掌握AI开发知识,并熟悉模型创建,训练及部署的全过程。 百大脑AI Studio中,项目有两个模式::一人一卡(单机)和远程集群模式。 其中一人一卡模式的配置此前以CPU为主。为了解决该模式下性能不足的问题,百大脑AI Studio准备了大量的Tesla V100训练卡和相关资源,总价值1亿人民币。 Tesla V100训练卡是当前性能最好的工业级训练卡之一。根据英伟达的说明, 该GPU的性能是单核CPU的47倍。此举将普惠百大脑AI Studio用户,破除用户的算力困境。
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