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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,在得知之前的 N-gram 后,预测下一个
l****m 2018-07-10
向量(一)
在这个映射到的实数向量表示中,希望两个语义(或用法)上相似的对应的向量“更像”,这样如“母亲节”和“康乃馨”的对应向量的余弦相似度就不再为零了。 向量模型可以是概率模型、共生矩阵(co-occurrence matrix)模型或神经元网络模型。在用神经网络求向量之前,传统做法是统计一个语的共生矩阵XX。XX是一个|V|×|V||V|×|V| 大小的矩阵,XijXij表示在所有语料中,汇表VV(vocabulary)中第i个和第j个同时出现的数,|V||V|为汇表的大小。对XX做矩阵分解(如奇异值分解,Singular Value Decomposition [5]),得到的UU即视为所有向量: X=USVTX=USVT 但这样的传统做法有很多问题: 由于很多没有出现,导致矩阵极其稀疏,因此需要对频做额处理来达到好的矩阵分解效果; 矩阵非常大,维度太高(通常达到106×106106×106的数量级); 需要手动去掉停用(如although, a,...),不然这些频繁出现的也会影响矩阵分解的效果。
用****在 2018-07-10
向量(二)
由于向量计算规模较大,如果环境允许,请开启使用GPU进行训练,能更快得到结果。 不同于之前的PaddlePaddle v2版本,在的Fluid版本里,我们不必再手动计算向量。PaddlePaddle提供了一个内置的方法fluid.layers.embedding,我们就可以直接用它来构造 N-gram 神经网络。 我们来定义我们的 N-gram 神经网络结构。这个结构在训练和预测中都会使用到。因为向量比较稀疏,我们传入参数 is_sparse == True, 可以加速稀疏矩阵的更
G****H 2018-07-09
【 开发指南 】内容播报技能,持续更
用户可以通过技能订阅资源和有声资源。
2018-07-10
解密开源这门生意——商业角度看开源
商业公司主导开源 现在越来越多的公司参与到开源项目中,甚至主导了很多商业开源项目;现在开源项目的精英理想主义彩褪去,但打破认知垄断的初心没变。 开源是打破专利垄断,而且大部分都很便宜甚至免费,这就很适合做商业降维打击。这个篇幅太长我不展开细谈,只抛出三个案例: IBM提供AIX技术帮助完善了Linux,SUN和微的服务器操作系统都不太好卖了。 Java、Golang的开发者生态比 dot Net要友好热烈,这些程序员的待遇差距越来越大。 硬公司Intel支持开源云计算项目,这些可以促进自家CPU、主板、SSD和网卡的销售。 中国有句俗话叫“财散则人聚”,老终于学会了“源码散则厂商聚”。对于以IT技术为核心竞争力的企业,降低门槛既可用于绝地反击,又可用于做大行业生态。 3. 开源生态如何盈利 在开源模式下,厂商仍然有很多盈利模式,甚至比闭源授权更赚钱: 开源不是免费,仍然可以收取授权费;社区主导的项目有GPL等方法避免被厂商剽窃代码;厂商主导的开源协议可以禁止其他人用于商业竞争,开源专利也是专利。
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