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双****4 2018-07-10
向量(三)
整个程序的入口很简单: def main(use_cuda, is_sparse): if use_cuda and not fluid.core.is_compiled_with_cuda(): return params_dirname = "word2vec.inference.model" train( if_use_cuda=use_cuda, params_dirname=params_dirname, is_sparse=is_sparse) infer(use_cuda=use_cuda, params_dirname=params_dirname) main(use_cuda=use_cuda, is_sparse=True) 总结 本章中,我们介绍了向量、语言模型和向量的系、以及如何通过训练神经网络模型获得向量。在信息检索中,我们可以根据向量间的余弦夹角,来判断query和文档这二者间的相性。在句法分析和语义分析中,训练好的向量可以用来初始化模型,以得到更好的效果。
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”,而有一个广告的是“康乃馨”。
用****在 2018-07-10
向量(二)
Skip-gram模型 如上图所示,Skip-gram模型的具体做法是,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,自动做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。
****ab 2020-08-28
小度智能音响不能蓝牙连接
长按播放,之后长按话筒🎤,进行重置!~:D    0  编辑
C****X 2018-07-10
群雄逐“图”,百度缘何备受注?
线的颜色、道路的隔离带、隔离带的材质甚至道路上的箭头、文字内容、所在位置都会有相应的描述…… 高精度地图针对道路形状的准确描绘,甚至可以精确到每个车道的坡度、曲率、航向、高程等,同时为了自动驾驶的考虑,甚至每条车道的限,推荐度也会一并提供。 高精地图中的道路标识线及路牌信息 (图片来源于文章《高精地图在无人驾驶中的应用》) 目前,尽管自动驾驶科技公司、图商以及传统车企对高精度地图的定义尚未统一化,但高精度地图的绝对坐标精度更高,包含的道路交通信息更丰富(如可分为基础层、道路信息层、周围环境信息层和其他信息层)等方面确实已经成为区别传统电子导航地图的显著特征。 此外,由于路网每天都有更新变化,如整修、道路标识线磨损及重漆、交通标示改变等,这些都需要及时反馈在高精地图上以确保无人车行驶安全,也就同时要求高精度地图有更强的数据实时更新功能。 于高精度地图,百度怎么说 百度作为致力于高精度地图研发的科技企业,内部人员一度表示将高精度地图看做是Apollo 云端服务的核心数据,足知
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