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双****4 2018-07-10
向量(三)
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)
虽然按照常理,我们知道这两个之间是有联系的——母亲节通常应该送给母亲一束康乃馨;但是这两个对应的one-hot vectors之间的距离度量,无论是欧氏距离还是余弦相似度(cosine similarity),由于其向量正交,都认为这两个毫无相关性。 得出这种与我们相悖的结论的根本原因是:每个本身的信息量都太小。所以,仅仅给定两个,不足以让我们准确判别它们是否相关。要想精确计算相关性,我们还需要更多的信息——从大量数据里通过机器学习方法归纳出来的知识。 在机器学习领里,各种“知识”被各种模型表示,向量模型(word embedding model)就是其的一类。通过向量模型可将一个 one-hot vector映射到一个维度更低的实数向量(embedding vector),如embedding(母亲节)=[0.3,4.2,−1.5,...],embedding(康乃馨)=[0.2,5.6,−2.3,...]embedding(母亲节)=[0.3,4.2,−1.5,...],embedding(康乃馨)=[0.2,5.6,−2.3,...]。
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,带大家用PaddlePaddle实现它。而后两个模型,是近年来最有的神经元向量模型,由 Tomas Mikolov 在Google 研发[3],虽然它们很浅很简单,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wiwi表示句子的第i个。语言模型的目标是,希望模型对有意义的句子赋予大概率,对没意义的句子赋予小概率。 这样的模型可以应用于很多领,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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