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雾****士 2018-07-09
DuerOS技能开放平台开模版及示例
目前DuerOS技能开放平台会陆续为开者们提供不同类型的开模版及示例码,目前已经提供的模版如下: 问答游戏类技能示例码,链:https://github.com/dueros/bot-sdk-node.js/tree/master/samples/trivia 什么是问答游戏类技能?点击链了解技能形式及开启示 https://dueros.baidu.com/forum/topic/show/292974 测试类技能示例码,链:https://github.com/dueros/bot-sdk-node.js/tree/master/samples/decision 什么是测试类技能?点击链了解技能形式及开启示 https://dueros.baidu.com/forum/topic/show/293673 养成类技能示例码,链:https://dueros.baidu.com/forum/topic/show/293685 什么是养成类技能?
双****4 2018-07-10
向量(三)
为了能简看到效果,教程只设置了经过很少的训练就结束并得到如下的预测。我们的模型预测 among a group of 的下一个是the。这比较符合文法规律。如果我们训练时间更长,比如几个小时,那么我们会得到的下一个预测是 workers。预测输出的格式如下所示: [[0.03768077 0.03463154 0.00018074 ... 0.00022283 0.00029888 0.02967956]] 0 the 其中第一行表示预测典上的概率分布,第二行表示概率最大的对应的id,第三行表示概率最大的
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、推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),其长度为字典大小,每个维度对应一个字典里的每个,除了这个对应维度上的值是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”。
用****在 2018-07-10
向量(二)
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 模型概览 在这里我们介绍三个训练向量的模型:N-gram模型,CBOW模型和Skip-gram模型,它们的中心思想都是通过上下文得到一个出现的概率。对于N-gram模型,我们会先介绍语言模型的概念,并在之后的训练模型中,带大家用PaddlePaddle实现它。而后两个模型,是近年来最有名的神经元向量模型,由 Tomas Mikolov 在Google 研[3],虽然它们很浅很简,但训练效果很好。 语言模型 在介绍向量模型之前,我们先来引入一个概念:语言模型。 语言模型旨在为语句的联合概率函数P(w1,...,wT)P(w1,...,wT)建模, 其中wiwi表示句中的第i个。语言模型的目标是,希望模型对有意义的句赋予大概率,对没意义的句赋予小概率。 这样的模型可以应用于很多领域,如机器翻译、语音识别、信息检索、性标注、手写识别等,它们都希望能得到一个连续序列的概率。
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