A Neural Probabilistic Language Model
A Neural Probabilistic Language Model，这篇论文是Begio等人在2003年发表的，可以说是词表示的鼻祖。在这里给出简要的译文 A Neural Probabilistic Language Model 一个神经概率语言模型 摘 ...
原文：A Neural Probabilistic Language Model (2003)论文要点
论文链接：http: www.jmlr.org papers volume bengio a bengio a.pdf 解决n gram语言模型 比如tri gram以上 的组合爆炸问题，引入词的分布式表示。 通过使得相似上下文和相似句子中词的向量彼此接近，因此得到泛化性。 相对而言考虑了n gram没有的更多的上下文和词之间的相似度。 使用浅层网络 比如 层隐层 训练大语料。 feature v ...
2019-08-06 18:01 0 375 推荐指数：
相关推荐
pytorch ---神经网络语言模型 NNLM 《A Neural Probabilistic Language Model》
论文地址：http://www.iro.umontreal.ca/~vincentp/Publications/lm_jmlr.pdf 论文给出了NNLM的框架图： 针对论文，实现代码如下（https://github.com/graykode/nlp-tutorial）： ...
论文阅读 | Adversarial Training for Large Neural Language Models
本文把对抗训练用到了预训练和微调两个阶段，对抗训练的方法是针对embedding space，通过最大化对抗损失、最小化模型损失的方式进行对抗，在下游任务上取得了一致的效果提升。有趣的是， ...
pytorch --Rnn语言模型(LSTM，BiLSTM) -- 《Recurrent neural network based language model》
论文通过实现RNN来完成了文本分类。 论文地址：88888888 模型结构图： 原理自行参考论文，code and comment（https://github.com/graykode/nlp-tutorial）: LSTM ...
language model ——tensorflow 之RNN
代码结构 tf的代码看多了之后就知道其实官方代码的这个结构并不好： graph的构建和训练部分放在了一个文件中，至少也应该分开成model.py和train.py两个文件，model.py中只有一个PTBModel类 graph的构建部分全部放在了PTBModel类 ...
语音降噪论文“A Hybrid Approach for Speech Enhancement Using MoG Model and Neural Network Phoneme Classifier”的研读
最近认真的研读了这篇关于降噪的论文。它是一种利用混合模型降噪的方法，即既利用了生成模型（MoG高斯模型），也利用了判别模型（神经网络NN模型）。本文根据自己的理解对原理做了梳理。 论文是基于“Speech Enhancement Using a Mixture-Maximum Model ...
neural style论文解读
相关的代码都在Github上，请参见我的Github，https://github.com/lijingpeng/deep-learning-notes 敬请多多关注哈~~~ 概述 在艺术领域，艺 ...
【论文解析】MTCNN论文要点翻译
@ 目录 0.论文连接 1.前言 ２.论文Abstract翻译 ３.论文的主要贡献 ４.算法流程 4.1 网络效果图 4.2 三层网络概述 4.2.1 P-Net 4.2.2 R-Net ...