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l****m 2018-07-10
向量(一)
基于神经网络的模型不需要计算和存储一语料上统计产生的大表,而是通过学习语义信息得到向量,因此能很好地解决以上问题。在本章里,我们将展示基于神经网络训练向量的细节,以及如何用PaddlePaddle训练一向量模型。 效果展示 本章中,当向量训练好后,我们可以用数据可视化算法t-SNE[4]画出语特征在二维上的投影(如下图所示)。从图中可以看出,语义相关的语(如a, the, these; big, huge)在投影上距离很近,语意无关的(如say, business; decision, japan)在投影上的距离很远。 图1. 向量的二维投影 另一方面,我们知道两向量的余弦值在[−1,1][−1,1]的区间内:两相同的向量余弦值为1, 两相互垂直的向量之间余弦值为0,两方向完相反的向量余弦值为-1,即相关性和余弦值大小成正比。
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: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
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,并在之后的训练模型中,带大家用PaddlePaddle实现它。而后两模型,是近年来最有名的神经元向量模型,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 在介绍向量模型之前,我们先来引入一概念: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表示句中的第i。语言模型的目标是,希望模型对有意义的句赋予大概率,对没意义的句赋予小概率。 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连续序列的概率。
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