根据用户的一些特征数据，如果能推测出用户的性别借此提高产品的服务质量 广告的精准性等都是极好的。 机器学习方法有很多，而且一般都可以达到不错的效果，比如svm或神经网络等。 本文使用的代码参考 TensorFlow练习 : 根据姓名判断性别 但原文代码已经无法直接跑起来，对于最新的TensorFlow需要酌情调整部分参数和函数名等，根据报错调整即可比较容易，文末我也可以考虑放出自己的代码，看心情吧 ...
2017-07-13 21:19 0 1570 推荐指数：
《python深度学习》笔记---6.1-2、word embedding-利用 Embedding 层学习词嵌入 一、总结 一句话总结： 【考虑到仅查看每条评论的前 20 个单词】：得到的验证精度约为 76%，考虑到仅查看每条评论的前 20 个单词，这个结果还是相当不错 的。 【没有考虑 ...
/58805184 embedding入门到精通的paper,包括graph embedding ...
其实Embedding技术发展相对比较早，随着深度学习框架的发展，如tensorflow，pytorch，Embedding技术显得越来越重要，特别在NLP和推荐系统领域应用最为广泛。下面主要讲讲我认识的Embedding技术。本文目录： 一、Embedding技术发展时间轴关键点 ...
深度学习中Embedding的理解 一、总结 一句话总结： Embedding就是把高维的one-hot进行降维的过程。 1、Embedding的概念引入？ 1)、一维列表也不行，二维稀疏矩阵也不行，怎么办呢？这里就引入了Embedding的概念，由密集向量表示，实现降维 ...
这学期为数不多的精读论文中基本上都涉及到了Embedding这个概念，下面结合自己的理解和查阅的资料对这个概念进行一下梳理。 ======================================================== 在自然语言处理领域，由于计算机并不直接处理文本，需要 ...
什么是深度学习里的Embedding？ 这个概念在深度学习领域最原初的切入点是所谓的Manifold Hypothesis（流形假设）。流形假设是指“自然的原始数据是低维的流形嵌入于(embedded in)原始数据所在的高维空间”。那么，深度学习的任务就是把高维原始数据（图像，句子 ...
《python深度学习》笔记---6.1-3、word embedding-使用预训练的词嵌入 一、总结 一句话总结： 【将文本转换为能处理的格式】：将原始文本转换为神经网络能够处理的格式。 【Keras 模型的 Embedding 层】：使用 Keras 模型的 Embedding 层 ...
