关于 快速做灰色词霸屏σσ:66017112 的搜索结果,共354
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
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度就不再为零了。 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即视为所有向量: 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,维度太高(通常达到106×106106×106的数量级); 需要手动去掉停用(如although, a,...),不然这些频繁出现的也会影响矩阵分解的效果。
用****在 2018-07-10
向量(二)
Skip-gram模型 如上图所示,Skip-gram模型的具体法是,将一个向量映射到2n2n个向量(2n2n表示当前输入的前后各nn个),然后分别通过softmax得到这2n2n个的分类损失值之和。 数据准备 数据介绍 本教程使用Penn Treebank (PTB)(经Tomas Mikolov预处理过的版本)数据集。PTB数据集较小,训练,应用于Mikolov的公开语言模型训练工具[2]中。其统计情况如下: 本章训练的是5-gram模型,表示在PaddlePaddle训练时,每条数据的前4个用来预测第5个。PaddlePaddle提供了对应PTB数据集的python包paddle.dataset.imikolov,自动数据的下载与预处理,方便大家使用。 数据预处理 预处理会把数据集中的每一句话前后加上开始符号 s 以及结束符号 e 。然后依据窗口大小(本教程中为5),从头到尾每次向右滑动窗口并生成一条数据。
y****i 2018-07-11
容器云的最佳用户
容器的部署优势在于CI/CD环境里,部署不只是说程序启动的慢,而是决策的、操作的简单。 容器是一个进程,本地文件系统是容器最大短板。文件和设备的所与者都是“用户/OS/虚拟机ID”这类长效标识,不可能是“进程ID/容器ID”这类临时状态。假设我在一个虚拟机上开了多个容器分别读写多个文件夹,现在我重新启动这些容器,新启动的容器根本不知道自己“上辈子是哪个容器”,该接管哪个文件夹。K8S的StatefulSet已经在尝试将磁盘等资源绑定到一个Pod内,但这个功能还不够成熟,且需要外部存储系统的支持,所以容器使用本地文件存储仍然是一种冒险行为。 我们该引导客户放弃本地文件存储的习惯,本地只读写重启就失效的缓存和socket文件,让容器用户将持久化文件都放到对象存储和数据库。这是个必然的技术趋势,即使不用容器用物理机,本地文件都是无法被统一读取的,集中存储在OSS和RDS的数据,才能称之为数据资产。 少谈容器能省资源 容器因为虚拟化程度低,肯定比虚拟机要节省资源,但面对这种诡辩我会三联问: “您的职场生涯中关注过消耗服务器资源吗?” “拿省下的钱给你们团队发工资好不好?”
TOP