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l****m 2018-07-10
向量(一)
在这个映射到的实数向量表示中,希望两个语义(或用法)上相似的对应的向量“更像”,这样如“母亲节”和“康乃馨”的对应向量的余弦相似就不再为零了。 向量模型可以是概率模型、共生矩阵(co-occurrence matrix)模型或神经元网络模型。在用神经网络求向量之前,传统法是统计一个语的共生矩阵XX。XX是一个|V|×|V||V|×|V| 大小的矩阵,XijXij表示在所有语料中,汇表VV(vocabulary)中第i个和第j个同时出现的数,|V||V|为汇表的大小。对XX矩阵分解(如奇异值分解,Singular Value Decomposition [5]),得到的UU即为所有向量: X=USVTX=USVT 但这样的传统法有很多问题: 由于很多没有出现,导致矩阵极其稀疏,因此需要对额外处理来达到好的矩阵分解效果; 矩阵非常大,维太高(通常达到106×106106×106的数量级); 需要手动去掉停用(如although, a,...),不然这些繁出现的也会影响矩阵分解的效果。
c****2 2018-07-10
个性化推荐(一)
YouTube 个性化推荐系统结构 候选生成网络(Candidate Generation Network) 候选生成网络将推荐问题建模为一个类别数极大的多类分类问题:对于一个Youtube用户,使用其观看历史(ID)、搜索记录(search tokens)、人口学信息(如地理位置、用户登录设备)、二值特征(如性别,是否登录)和连续特征(如用户年龄)等,对库中所有进行多分类,得到每一类别的分类结果(即每一个的推荐概率),最终输出概率较高的几。 首先,将观看历史及搜索记录这类历史信息,映射为向量后取平均值得到定长表示;同时,输入人口学特征以优化新用户的推荐效果,并将二值特征和连续特征归一化处理到[0, 1]范围。接下来,将所有特征表示拼接为一个向量,并输入给非线形多层感知器(MLP,详见识别数字教程)处理。最后,训练时将MLP的输出给softmax分类,预测时计算用户的综合特征(MLP的输出)与所有的相似,取得分最高的kk个作为候选生成网络的筛选结果。图2显示了候选生成网络结构。 图2.
j****2 2018-07-10
大脑开放日来袭 24种全新AI能力呈现
更广、更快、更精的AI技术 深学习是AI发展的燃料。在深学习领域深耕已久,2016年,开源了深学习框架PaddlePaddle。此次,PaddlePaddle迎来两方面重大更新,核心框架Paddle Fluid v1.3新增发布业界首个分类模型库,新增支持NLP语义表示BERT模型,分布式训练性能大幅提升,大规模稀疏参数服务器Benchmark发布;同时,基于PaddlePaddle的深强化学习框架PARL,夺冠NeurIPS 2018。具有高灵活性和可扩展性,支持可定制的并行扩展,覆盖DQN、DDPG、PPO、A3C等主流强化学习算法. 目前,PaddlePaddle已对外开放超过50种经过工业场景验证的官方模型,例如,领邦利用PaddlePaddle,通过ICNet语义分割模型识别精密零件瑕疵,实现零件自动分拣。 在深学习基础之上,大脑通用AI能力开放涵盖语音、觉、自然语言处理、知识图等全面AI技术。
双****4 2018-07-10
向量(三)
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 模型应用 在模型训练后,我们可以用它一些预测。预测下一个:我们可以用我们训练过的模型,在得知之前的 N-gram 后,预测下一个
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