关于 迷情药水用后反应及表现【V信;799.196.362】母 的搜索结果,共1098
l****m 2018-07-10
词向量(一)
在这个映射到的实数向量示中,希望两个语义(或法)上相似的词对的词向量“更像”,这样如“母亲节”和“康乃馨”的对词向量的余弦相似度就不再为零了。 词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。在神经网络求词向量之前,传统做法是统计一个词语的共生矩阵XX。XX是一个|V|×|V||V|×|V| 大小的矩阵,XijXij示在所有语料中,词汇VV(vocabulary)中第i个词和第j个词同时出的词数,|V||V|为词汇的大小。对XX做矩阵分解(如奇异值分解,Singular Value Decomposition [5]),得到的UU即视为所有词的词向量: X=USVTX=USVT 但这样的传统做法有很多问题: 由于很多词没有出,导致矩阵极其稀疏,因此需要对词频做额外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); 需要手动去掉停词(如although, a,...),不然这些频繁出的词也会影响矩阵分解的效果。
x****5 2020-08-29
小度音响正常联网后 对话没反应
“小度音响正常联网 对话没  喊小杜小杜 它答其它功能对话都跟憨子样的没
x****5 2020-08-29
小度音响正常联网后 对话没反应
“小度音响正常联网 对话没  喊小杜小杜 它答其它功能对话都跟憨子样的没,连了四个网络都是这个样子
h****0 2018-07-09
【 开发指南 】智能家居技能
DuerOS会通过数据训练和算法升级不断优化ASR识别况,也欢迎各位开发者为我们提供建议和需求一同优化技能体验。 如有识别率较低的词句,欢迎将此类例子常见达方式或误识别结果馈给我们,定向的做泛化提优。 五、智能家居文档 树状提纲
c****2 2018-07-10
个性化推荐(一)
优点是简单直接,不需要依据其他户对商品的评价,而是通过商品属性进行商品相似度度量,从而推荐给户所感兴趣商品的相似商品;缺点是对于没有任何行为的新户同样存在冷启动的问题。 组合推荐[5](Hybrid Recommendation):运不同的输入和技术共同进行推荐,以弥补各自推荐技术的缺点。 近些年来,深度学习在很多领域都取得了巨大的成功。学术界和工业界都在尝试将深度学习于个性化推荐系统领域中。深度学习具有优秀的自动提取特征的能力,能够学习多层次的抽象特征示,并对异质或跨域的内容息进行学习,可以一定程度上处理个性化推荐系统冷启动问题[6]。本教程主要介绍个性化推荐的深度学习模型,以如何使PaddlePaddle实模型。 效果展示 我们使包含息、电影息与电影评分的数据集作为个性化推荐的场景。当我们训练好模型,只需要输入对户ID和电影ID,就可以得出一个匹配的分数(范围[0,5],分数越高视为兴趣越大),然根据所有电影的推荐得分排序,推荐给户可能感兴趣的电影。
1****2 2018-07-09
百度安全:AI 是系统工程 需要真正开放的安全护航
在MesaLink 的保驾护航下,AI 系统的通有了内存安全 和抗量子破解的双重保障,黑客很难再通过内存安全漏洞和量子计算机技术通过网络通 层攻击进入AI 系统。 云端的安全 云安全都快成了老生常谈的话题。不过在的云端防护引擎存在着一定缺陷,比如 它们大多依赖请求特征。一方面,要适千差万别的,以它们对协议的处理 方式,本身就很困难。另一方面,面临一些新型攻击,防御引擎需要时增添规则,较 为被动。最,防护引擎只要看到符合特征的请求,就会产生报警,并不知道黑客是否 真的攻击成功了,所以误报率比较高。 自从Gartner 提出自适安全架构之,得到了业界的一致认可。百度安全最近发 布了OpenRASP 开源自适安全解决方案,保护引擎集成在了内部,在完成协议解析,才开始检测攻击。 这与传统的安全防护解决方案有什么差别呢?
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