Gram 第12页

电力系统随机潮流概率潮流计算MATLAB程序包含蒙特卡洛模拟法、半不变量法＋级数展开

电力系统随机潮流概率潮流计算MATLAB程序包含蒙特卡洛模拟法、半不变量法＋级数展开（Gram-Charlie，Cornish-Fisher）；考虑光伏不确定性（Beta分布），以IEEE34节点为例，

「已注销」·2022-12-03 07:27

deepwalk 图向量

3.1Hierarchicalsoftmax（层次softmax）4deepwalk总结4.1randomwalk优点1目的和思想deepwalk模型的目的：将图的顶点表示为向量deepwalk的整体思想：通过word2vec中skip-gram

xiao___qiao·2022-12-02 14:47

循环神经网络（四）

一、循环神经网络和自然语言处理介绍目标知token和tokenization知道N-gram的概念和作用知道文本向量化表示的方法1.1文本的tokenization1.1.1概念和工具的介绍tokenization

秃顶·2022-12-02 11:37

pytorch笔记：搭建Skip—gram

skip-gram理论部分见：NLP笔记：Skip-gram_刘文巾的博客-CSDN博客1导入库importnumpyasnpimporttorchfromtorchimportnn,optimimportrandomfromcollectionsimportCounterimportmatplotlib.pyplotasplt2

UQI-LIUWJ·2022-12-02 02:44

语言模型和编解码模型

文本表示模型：one-hot,tf-idf,n-gram,nnlm,word2vec,elmo,GPT,bert,albert1.one-hot优点：简单快速，缺点：不能体现词的重要性，高维稀疏，不能体现词与词之间的关系解决办法

小杨变老杨·2022-12-02 00:55

改进的格拉姆-施密特正交化（modified Gram-Schmidt Process）

最近在重新学习线性代数，学习的教材是MITGilbertStrang教授的《INTRODUCTIONTOLINEARALGEBRA》，在第4.4章节格拉姆-施密特正交化时，书中章节末尾介绍了一种改进的格拉姆-施密特正交化方法，但书中给出了公式，省略了很多细节，给学习理解造成了一定的难度，为自己今后或者遇到同样问题的朋友记录一下公式的来由。首先，介绍一下格拉姆施密特正交化的思想和方法。介绍正交化还得

_晴少_·2022-12-01 01:22

施密特正交化（Gram-Schmidt method to orthonormalize vectors）

施密特正交化算法Giveanarbitrarybasisforann-dimensionalinnerproductspaceV,wecanconstructsanorthogonalbasisforV.theGram-Schmidtalgorithmis:Step1:Let；Step2:Let；Step3:Let...计算举例LetwiththeEuclideaninnerproduct.Wew

努力的老周·2022-12-01 01:51

施密特正交化

GramSchmidtA=np.array([[1,0,0],[0,2,1],[0,1,3]])#将numpy矩阵转为sympy的列向量集合MA=[Matrix(col)forcolinA.T]#施密特正交化gram

zzb_·2022-12-01 01:51

python 施密特标准正交化 + 判断矩阵是否正交（亲测！）

【线性代数】标准正交矩阵与Gram-Schmidt正交化_nineheaded_bird的博客-CSDN博客_标准正交矩阵什么是施密特标准正交化？

Happier，·2022-12-01 01:20

R语言文本挖掘tf-idf,主题建模，情感分析,n-gram建模研究|附代码数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=6864我们围绕文本挖掘技术进行一些咨询，帮助客户解决独特的业务问题。我们对20个Usenet公告板的20,000条消息进行分析（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。此数据集中的Usenet公告板包括新汽车，体育和密码学等主题。预处理我们首先阅读20news-bydate文件夹中的所有消息，这些消息组织在子文件夹中，每个消息都有一个文件。raw

·2022-11-30 21:01

TensorFlow之文本分类算法-4

1前言2收集数据3探索数据4选择模型5准备数据6模型-构建训练评估机器学习主要包括模型构建、模型训练、模型评估，在选择模型章节中已经对如何根据S/W的比率进行模型的选择，其包括n-gram模型或者序列模型

uesowys·2022-11-30 13:42

知识图谱-KGE(Knowledge Graph Embedding)：负采样

引言：负采样方法最初是被用于加速Skip-Gram模型的训练，后来被广泛应用于自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)和推荐系统(RS)等领域，在近两年的对比学习研究中也发挥了重要作用。

u013250861·2022-11-30 03:59

自然语言处理---文本向量化表示

2.单个字3.n_gram.n_gram考虑到了文本之间的顺序问题自然语言处理中N-Gram模型介绍amazing！

苏轼'·2022-11-30 03:18

JQW_FY·2022-11-30 03:13

数据预处理的几种方法

3.3数值的二值化4、类别型4.1独热编码(one-hotencoding)4.2哑编码(dummyencoding)4.3Histogram映射5、时间型6、文本型6.１词袋6.２把词袋中的词扩充到n-gram6.３

Rnan-prince·2022-11-29 15:20

11月28日九十节作业（自然语言处理-词向量）学习总结

2、Skip-gram根据中心词推理上下文3、注：一般来说

Together.733·2022-11-29 13:57

Graph Embedding：DeepWalk

参考文章：我是从第一个链接理解deepwalk的，DeepWalk=Random+Skip_gram（NLP中的）两部分组成的，randomwalk类似于图的DFS，Skip_gram比较难理解，看了一天也是比较懵

小强努力Coding·2022-11-29 12:45

语音文字识别基本原理和经典综述

目录0引言1发展历程2基本原理3语言模型3.1n-gram3.2RNN4声学模型的传统模型5声学模型的深度学习模型5.1DNN5.2RNN和LSTM6声学模型的端到端模型6.1CTC6.2Seq2Seq0

千想·2022-11-29 10:24

自然语言处理（词向量——Word Embedding）总结

1.1离散表示（one-hotrepresentation）1.2分布式表示（distributionrepresentation）二、如何生成词向量三、如何让向量具有语义信息四、CBOW和Skip-gram

spiritqi·2022-11-29 10:19

ToVec家族

关键词：Word2Vec、User2Vec、Item2Vec，自编码，隐向量，降维，cbow、skip-gram，embedding，相似词Word2Vecword2vec输入输出不一样，cbow的输入是上下文

hhhh106·2022-11-29 09:35

PaddlePaddle自然语言处理总结

28日week14周一910节物联2012008070101本文总结：1.介绍词向量引入对自然语言处理有着至关重要的作用；2.介绍了word2vec算法；3.介绍CBOW算法的实现；4.介绍Skip-Gram

睡觉特早头发特多·2022-11-29 07:29

自然语言处理学习总结

Skip-gram：在学习过程中，使用中心词的词向量去推理上下文，这样上下文定义的语义被传入中心词的表示中，如“pineapple→Spiked”。3.为了缓解vocab

m0_51230343·2022-11-29 07:58

11.28 NLP学习总结

一、CBOW是一个具有3层结构的神经网络：输入层隐藏层输出层二、Skip-gram是一个具有3层结构的神经网络InputLayer（输入层）HiddenLayer（隐藏层）OutputLayer（输出层

m0_73473998·2022-11-29 07:53

自然语言处理9——word2vec

文章目录1.文本表示：从one-hot到word2vec1.1one-hot1.2word2vec1.2.1CBOW1.2.2Skip-Gram2.word2vec实践参考1.文本表示：从one-hot

Growing_Snake·2022-11-28 18:09

树莓派4B安装 Ubuntu20.04 + ROS Noetic 踩坑记录

名称备注硬件树莓派4B8GRAM版本SD卡容量128G至

Oskar_Lu·2022-11-28 18:07

核函数简介

文章目录基本概念概念1概念2:KernelFunc总结内积矩阵（Gram/KernelMatrix）一些思考什么是有限正半定常用的KernelFunctionsLinearKernelPolynomialKernelRBF

右边是我女神·2022-11-28 17:32

TensorFlow之文本分类算法-3

1前言2收集数据3探索数据4选择模型5准备数据N-gram向量集序列向量集序列向量集主要是用于序列模型中对文本执行分词与向量化，与n-gram向量集类似，也使用特征选择与标准化的技术优化序列向量集的表示

uesowys·2022-11-28 12:34

python tfidf特征变换_Spark MLlib机器学习开发指南(4)--特征提取--TF-IDF

：这类算法能将特征变换与其他算法相结合目录特征提取TF-IDFWord2VecCountVectorizer特征转换标记生成器(Tokenizer)停用词移除器(StopWordsRemover)n-gram

weixin_39969257·2022-11-28 11:36

KDD 2017 | metapath2vec：异质图的可扩展表示学习

目录前言1.问题定义2.metapath2vec2.1异质skip-gram2.2元路径随机游走3.metapath2vec++4.实验5.小结前言题目：metapath2vec:ScalableRepresentationLearningforHeterogeneousNetworks

Cyril_KI·2022-11-28 09:53

评价指标BLEU 原理+例子+代码

评价指标BLEU原理+例子+代码简介背景标准的N-gram精确度和修正的N-gram精确度标准的N-gram精确度（standardN-gramprecision）修正的N-gram精确度（modifiedN-gramprecision

百载文枢江左·2022-11-27 20:09

Word2Vec【附代码】

Word2Vec架构CBOW（连续词袋）模型连续Skip-Gram模型实施数据要求导入数据预处理数据嵌入PCAonEmbeddings结束语介绍Word2Vec是NLP领域的最新突破。

White_November·2022-11-27 19:33

JackComeOn·2022-11-27 19:59

Word2Vec原论文阅读

Word2Vec原论文阅读一、背景Word2Vec是自然语言处理、文本表示学习的典型模型，首次提出了CBOW、Skip-gram等目前仍在沿用的词向量学习思想，也是除了预训练模型生成词向量之外，最具有代表性的神经网络词向量模型

西南小游侠·2022-11-27 19:58

TextCNN pytorch实现

卷积神经网络的核心思想是捕捉局部特征（n-gram）。CNN的优势在于能够自动地对g-gram特征进行组合和筛选，获得不同抽象层次的语义信息。下图为用于文本分类任务的TextCN

郑不凡·2022-11-27 10:15

文本分类：TextCNN（pytorch实现）

TextCNN原理：核心点在于使用卷积来捕捉局部相关性，在文本分类任务中可以利用CNN提取句子中类似n-gram的关键信息。

MCZ777·2022-11-27 10:13

学习笔记四：word2vec和fasttext

FastText：快速的文本分类器文章目录一、word2vec1.1word2vec为什么不用现成的DNN模型1.2word2vec两种模型：CBOW和Skip-gram1.2word2vec两种优化解法

神洛华·2022-11-27 10:54

fastText学习——文本分类

之前主要有One-hot、BagofWords、N-gram、TF-IDF词向量表示方法，但它们存在不足：转换得到的向量维度很高，需要较长训练时间；没有考虑单词与单词之间的关系，只是进行了统计。

Quinn-ntmy·2022-11-27 08:03

学习笔记-基于keras实现基于 fasttext 的 IMDB 数据集的文本分类

1、fasttext核心思想fastText的核心思想就是：将整篇文档的词及n-gram向量叠加平均得到文档向量，然后使用文档向量做softmax多分类。

光头小黑·2022-11-27 08:32

NLP（四十八）使用kenlm进行文本纠错

kenlm是用C++编写的语言模型工具，可以方便、快速地计算n-gram。

山阴少年·2022-11-26 10:58

CBOW、Skip-gram理解

分布式词向量并不是word2vec的作者发明的，他只是提出了一种更快更好的方式来训练语言模型罢了。分别是：连续词袋模型ContinousBagofWordsModel(CBOW)和Skip-GramModel，这两种都是可以训练出词向量的方法，再具体代码操作中可以只选择其一，不过据论文说CBOW要更快一些。顺便说说这两个语言模型。统计语言模型statisticallanguagemodel就是给你

不要关注我·2022-11-26 04:25

连续词袋模型（Continous bag of words, CBOW）

（Skip-gram是用中心词预测周围词）CBOW模型的结构最左边为上下文词，这些词用One-hot编码表示，维度为1*V(上图容易让人理解错误)每个上下文的词向量都需要乘以一个共享的矩阵W，由于整个模型是一个神经网络结构

Vicky_xiduoduo·2022-11-26 04:18

学习笔记：机器学习之支持向量机(七、求核函数)

概念介绍1.Gram矩阵介绍 n维欧氏空间中任意k(k<

萌龙如我们·2022-11-25 17:06

N-gram模型详解

语言模型(LanguageModel)基本概念什么是语言模型？简言之，语言模型可以理解为是一种用于判度一个句子是否通顺的模型。举例来说，假设我们有一个训练好的语言模型modelmodelmodel，给定两个句子：我喜欢AI、喜欢我AI。显然第一个句子更通顺，或者说出现的可能性更大，所以modelmodelmodel，给出的结果就是P(我喜欢AI)>P(喜欢我AI)P(我喜欢AI)>P(喜欢我AI)

lzk_nus·2022-11-25 15:56

word2vec介绍

word2vec是一种将word转为向量的方法，其包含两种算法，分别是skip-gram和CBOW，它们的最大区别是skip-gram是通过中心词去预测中心词周围的词，而CBOW是通过周围的词去预测中心词

vincent_hahaha·2022-11-25 13:42

使用bert4keras加载预训练模型出现DataLossError

/data/LOGO_3_gram_2_layer_8_heads_256_dim_weights.hdf5:Dataloss:notansstable(badmagicnumber):perhapsyourfileisinadifferentfi

GaryinDeep·2022-11-25 04:58

NLP论文笔记合集（持续更新）

经典论文参考文献情感分析论文关键词综述参考文献非综述参考文献其他论文参考文献经典论文2003年发表的文章1^11，NLP经典论文：NNLM笔记2013年发表的文章2^22，NLP经典论文：Word2vec、CBOW、Skip-gram

电信保温杯·2022-11-25 02:07

《深入浅出图神经网络》读书笔记（4.表示学习）

离散表示与分布式表示4.1.3端到端学习4.2基于重构损失的方法——自编码器4.2.1自编码器4.2.2正则自编码器4.2.3变分自编码器4.3基于对比损失的方法—Word2vec4.3.1Skip-gram

ppgodcsy·2022-11-24 18:31

Android系统源码编译

一、环境准备（1）ubuntu16.04（270G+16核+32GRAM）（2）VMware15二、下载Android源码（1）安装pythonapt-getinstallpython(Repo是基于Python2

asjhan·2022-11-24 14:24

householder变换qr分解matlab_QR分解

是正交阵，R是uppertriangle矩阵.Q作为正交矩阵，有很多很好的特性：det(Q)=±1,如果det(Q)=1则为旋转变换，说起旋转变换又会想到SO(n)李群和李代数可以给我们提供一组正交基Gram-Schmidt

weixin_39520149·2022-11-24 13:07

skip-gram模型处理文本

目录理论基础代码总架构代码实战1.导入包2.从文件中提取停止词和训练文本3.建立词典以及生僻词用UNK代替4.为skipgram生成训练参数5.构建模型6.调用负采样，抽取管检测7.准确率8.输出词向量NLP基础+实战让机器“写小说”-慕课网(imooc.com)理论基础词向量计算工具word2vec，采用了两种语言模型：CBOW：周围词预测中心词skipgram：中心词预测周围词权重负采样代码总

想要好好撸AI·2022-11-24 13:36

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