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双****4 2018-07-10
词向量(
文章结构: 词向量 背景介绍 效果展示 型概览 数据准备 编程实现 型应用 总结 参考文献 型应用 在型训练后,我们可以用它做一些预测。预测下一个词:我们可以用我们训练过的型,在得知之前的 N-gram 后,预测下一个词。
y****n 2018-07-09
Apollo 自动驾驶感知技术分享
感知属于自动驾驶核心技术,我们可以将汽车上的感知与人类感官进行一个类比:人有感知,通过感官器官获取息,传达感知功能区,把形象化的东西抽象成概念性或者更高层的语义,供我们思维记忆、学习、思考或者决策,让我们运动控制功能区,让我们身体对界进行反馈。无人车类似这样的结构,这是强相关的东西,我们无人车也是一样。 下图所示这辆车是 2016 年 12 月乌镇演示车队的其中一台,它有传感器、雷达、摄像头,这是覆盖比较全面的设置,包括视觉、触觉、嗅觉等息。它需要大脑处理,大脑是无人车里的感知功能块。 由于感知范是广泛的,它依赖于人工驾驶或者自动驾驶需要的环境匹配,工况复杂度越高,感知复杂度越高。自动驾驶不同级别里,感知的复杂度也不同。Apollo 目前开放的定位是 Level3 或者 Level4,感知、决策、控制是位一体的过程。 感知与传感器系统紧密结合,获取部环境息,比如有没有障碍物,障碍物的距离、速度等,把数据交给感知处理块,我们会收集息,构成人开车时理解的环境。 这些息会被我们决策块进行分析和提取,在周环境车辆行驶状况下,下一步怎么走才是安全的。
c****2 2018-07-10
个性化推荐(一)
将卷积核应用于句子中所有的词窗口x1:h,x2:h+1,…,xn−h+1:nx1:h,x2:h+1,…,xn−h+1:n,产生一个征图(feature map): c=[c1,c2,…,cn−h+1],c∈ℝn−h+1c=[c1,c2,…,cn−h+1],c∈Rn−h+1 接下来,对征图采用时间维度上的最大池化(max pooling over time)操作得到此卷积核对应的整句话的征ĉ c^,它是征图中所有元素的最大值: ĉ =max(c)c^=max(c) 融合推荐型概览 在融合推荐型的电影个性化推荐系统中: 首先,使用用户征和电影征作为神经网络的输入,其中: 用户征融合了四个属性息,分别是用户ID、性别、职业和年龄。 电影征融合了个属性息,分别是电影ID、电影类型ID和电影名称。 对用户征,将用户ID映射为维度大小为256的向量表示,输入全连接层,并对其他个属性也做类似的处理。然后将四个属性的征表示分别全连接并相加。
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