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l****m 2018-07-10
向量(一)
虽然按照常理,我们知道这两个间是有联系的——母亲节通常应该送给母亲一束乃馨;但是这两个对应的one-hot vectors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。 在机器学习领域里,各种“知识”被各种模型表示,向量模型(word embedding model)就是其中的一类。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(乃馨)=[0.2,5.6,−2.3,...]embedding(母亲节)=[0.3,4.2,−1.5,...],embedding(乃馨)=[0.2,5.6,−2.3,...]。
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,我们可以用它做一些预测。预测下一个:我们可以用我们训练过的模型,在得知前的 N-gram 后,预测下一个
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,并在后的训练模型中,带大用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表示句子中的第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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