word2vec原理(一) CBOW與Skip-Gram模型基礎 word2vec原理(二) 基於Hierarchical Softmax的模型 word2vec原理(三) 基於Negative Sampling的模型 在上一篇中我們講到 ...
. 自然語言處理 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習 吳恩達老師課程原地址 . 負采樣 Negative sampling Mikolov T, Sutskever I, Chen K, et al. Distributed representations of words and phrases and their compositionality C International Confer ...
2018-08-29 18:56 1 2454 推薦指數:
word2vec原理(一) CBOW與Skip-Gram模型基礎 word2vec原理(二) 基於Hierarchical Softmax的模型 word2vec原理(三) 基於Negative Sampling的模型 在上一篇中我們講到 ...
5.3序列模型與注意力機制 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~ 吳恩達老師課程原地址 3.3 集束搜索Beam Search 對於機器翻譯來說,給定輸入的句子,會返回一個隨機的英語翻譯結果,但是你想要一個最好的英語翻譯結果。對於語音識別也是一樣,給定一個輸入的語音片段 ...
Word2vec模型本質:是一個用來生成詞向量的、簡單的神經網絡模型。 通過計算相似度來降低原來輸入詞的維度,舉個例子: 圖.甲 網絡結構如下: 圖.乙 如乙圖所示,我們一開始輸入的是one-hot編碼后 ...
最好的trick就是保證數據精准前提下,如無必要,不要采樣。既然數據是模型的上限,就不應該破壞這個上限。 聊聊什么是精准。 很多號稱數據清洗的工作,都是工程體系太弱的后果,其實不是算法的問題。比如,沒有曝光日志,用了服務端日志,偽曝光做了負樣本;沒有准確的曝光日志 ...
越學越懵了,計算機中是怎么進行采樣的,用了這么久的 rand() 函數,到現在才知道是怎么做的。 從均勻分布中采樣 計算機中通過 線性同余發生器(linear congruential generator,LCG)很容易從一個 $ x \sim Uniform[0, 1)$ 的均勻分布 ...
是Hierarchical Softmax,另一種是Negative Sampling。 ...
[DeeplearningAI筆記]第三章2.7-2.8多任務學習/遷移學習 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~ 吳恩達老師課程原地址 2.7 遷移學習 Transfer Learninig 神經網絡可以從一個任務中習得知識,並將這些知識應用到另一個獨立的任務中 ...
W3C規范在介紹margin時有這樣一句話: Negative values for margin properties are allowed, but there may be implementation-specific limits. 於是,聰明的開發者們就發現了很多負邊距 ...