原文:【Deep Learning学习笔记】Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space_google2013

标题:Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space 作者:Tomas Mikolov 发表于:ICLR 主要内容: 在NLP中,每一个词语都表示称实数向量的形式 称为word embedding or word representation 。通常词语的实数向量用神经网络进行训练得到,如Bengio在 年的工作,以及在此基 ...

2013-08-18 21:19 0 2775 推荐指数:

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Efficient Estimation of Word Representations in Vector Spaceword2vec)

【"基于向量空间中词表示的有效估计"论文研读】 1、论文储备知识:语言模型的概念、语言模型的发展 1.1 语言模型 (1)概念:语言模型是计算一个句子是句子的概率的模型。 (2)语言模型构建 基 ...

Sun May 17 18:13:00 CST 2020 0 683
一天一经典Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space

摘要 本文提出了两种从大规模数据集中计算连续向量表示(Continuous Vector Representation)的计算模型架构。这些表示的有效性是通过词相似度任务(Word Similarity Task)来度量的。实验结果表明,这种方法要优于已有的基于其他类型的神经网络模型的效果。更重 ...

Fri Mar 10 19:53:00 CST 2017 0 3835
Deep learning with Python 学习笔记(4)

本节讲卷积神经网络的可视化 可视化卷积神经网络的中间输出(中间激活) 有助于理解卷积神经网络连续的层如何对输入进行变换,也有助于初步了解卷积神经网络每个过滤器的含义 ...

Sun Nov 18 23:35:00 CST 2018 0 1033
Deep learning with Python 学习笔记(3)

本节介绍基于Keras的使用预训练模型方法 想要将深度学习应用于小型图像数据集,一种常用且非常高效的方法是使用预训练网络。预训练网络(pretrained network)是一个保存好的网络,之前已在大型数据集(通常是大规模图像分类任务)上训练好 使用预训练网络有两种方法:特征提取 ...

Sun Nov 18 01:25:00 CST 2018 2 894
Deep learning with Python 学习笔记(5)

本节讲深度学习用于文本和序列 用于处理序列的两种基本的深度学习算法分别是循环神经网络(recurrent neural network)和一维卷积神经网络(1D convnet) 与其他所有神经网络一样,深度学习模型不会接收原始文本作为输入,它只能处理数值张量。文本向量化(vectorize ...

Tue Nov 20 05:50:00 CST 2018 0 635
Deep learning with Python 学习笔记(2)

本节介绍基于Keras的CNN 卷积神经网络接收形状为 (image_height, image_width, image_channels)的输入张量(不包括批量维度),宽度和高度两个维度的尺寸 ...

Fri Nov 16 01:20:00 CST 2018 1 635
Deep learning with Python 学习笔记(1)

深度学习基础 Python 的 Keras 库来学习手写数字分类,将手写数字的灰度图像(28 像素 ×28 像素)划分到 10 个类别 中(0~9) 神经网络的核心组件是层(layer),它是一种数据处理模块,它从输入数据中提取表示,紧接着的一个例子中,将含有两个Dense 层,它们是密集连接 ...

Sat Nov 10 03:51:00 CST 2018 0 799
 
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