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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 本教程源代码目录在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),其长为字典大小,每个维对应一个字典里的每个,除了这个对应维上的值是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”。
y****q 2020-09-01
百度app t7浏览内核广告屏蔽功能导致网页崩溃
我的蜀韵文学网 m.sanwenzx.cn 在所有除外的浏览器都能正常使用评论功能。而这个就是不让网站显示评论。广告蔽功能关闭就正常了。
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)、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做分类,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、知识图谱等全面AI技术。
双****4 2018-07-10
向量(三)
key, value in six.iteritems(word_dict) if value == most_possible_word_index ][0]) 由于向量矩阵本身比较稀疏,训练的过程如果要达到一定的精耗时会比较长。
用****在 2018-07-10
向量(二)
以信息检为例,当你在“how long is a football bame”时(bame是一个医学名),引擎会提示你是否希望"how long is a football game", 这是因为根据语言模型计算出“how long is a football bame”的概率很低,而与bame近似的,可能引起错误的中,game会使该句生成的概率最大。 对语言模型的目标概率P(w1,...,wT)P(w1,...,wT),如果假设文本中每个都是相互独立的,则整句话的联合概率可以表示为其中所有语条件概率的乘积,即: P(w1,...,wT)=∏t=1TP(wt)P(w1,...,wT)=∏t=1TP(wt) 然而我们知道语句中的每个出现的概率都与其前面的紧密相关, 所以实际上通常用条件概率表示语言模型: P(w1,...,wT)=∏t=1TP(wt|w1,...,wt−1)P(w1,...,wT)=∏t=1TP(wt|w1,...
3****3 2018-07-10
智能运维工程架构
背景:为什么要做智能运维 云智能运维团队在运维工具和平台研发方向历史悠久,支撑了全数十万规模的服务器上的运维服务,所提供的服务包括服务管理、资源定位、监控、部署、分布式任务调等等。最近几年,团队着力于发展智能化运维能力以及AIOps产品化建设。 众所周知,除了业务之外,还有很多其他的业务线,有像地图、科、知道、网盘这样的老牌业务,也有诸如像教育、医疗这样的新兴业务,每个业务在规模上、服务架构上都有很大差异。业务本身对稳定性的要求很高,需要保持99.995%的高可用,同时在业务上云的背景下,虚拟化、混合云等都给我们带来了新的挑战。 运维经历了从脚本 工具、基础运维平台、开放可定制运维平台到我们现在的智能运维平台,这样四个阶段的转变。过去运维的核心目标是提升效果,比如持续交付的速、服务稳定性、运营成本等。
也****里 2020-08-29
百度carlife不能跟百度地图同步收藏夹非常不方便请改进!
啥时候同账号的情况下,carlife和地图历史轨迹数据同步到一起
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