Gram 第4页

深度学习DAY3：FFNNLM前馈神经网络语言模型

1.1n-gram模型问题：①模型高度依赖训练语料，泛化能力差，也就是不同文本之间的n-g

小白脸cty·2023-10-12 03:36

NLP 学习3

N-gram加入相邻单词组合成新的单词，加

Cxgoal·2023-10-11 23:34

线性代数-MIT 18.06-4

文章目录16.投影矩阵和最小二乘投影矩阵最小二乘法线性回归正规方程组ATAA^TAATA可逆性引入标准正交向量组17.正交矩阵和Gram-Schmidt正交化法标准正交矩阵标准正交向量标准正交矩阵实例Gram-Schmidt

儒雅的钓翁·2023-10-11 10:18

5.9 QR分解--Gram-Schmidt 分解

5.9QR分解–Gram-Schmidt分解最小二乘法需要解方程ATAx=ATbA^TA\mathbf{x}=A^T\mathbf{b}ATAx=ATb，需要计算矩阵乘法ATAA^TAATA，然后再高斯消元法解普通方程

jhshanvip·2023-10-11 10:15

线性代数 --- QR分解，A=QR

矩阵的QR分解，格拉姆施密特过程的矩阵表示首先先简单的回顾一下Gram-Schmidt正交化过程的核心思想，如何把一组线性无关的向量构造成一组标准正交向量，即，如何把矩阵A变成矩阵Q的过程。

松下J27·2023-10-11 10:40

合肥工业大学自然语言处理实验报告

工程报告目录1研究背景42工程目标72.1工程一72.2工程二72.3工程三72.4工程四73实验环境与工具74模型方法84.1n-gram模型84.2模型的平滑94.2.1Add-one94.2.2Add-k94.2.3Backoff104.2.4Interpolation104.2.5Absolutediscounting104.2.6Kneser-Ney104.2.7ModifiedKnes

就你叫Martin？·2023-10-10 01:39

Domain Enhanced Arbitrary Image Style Transfer via Contrastive Learning

现有的基于深度神经网络的方法在内容特征的Gram矩阵等二阶统计量的指导下取得了合理的结果。然而，它们没有利用足够的风格信息，这会导致诸如局部失真和风格不一致之类的伪影。

啊菜来了·2023-10-09 00:18

深度学习基础--卷积--1D/2D/3D卷积简介

1）1D主要用于NLP中的N_gram，一维卷积又称时域卷积。 2）2D和3D卷积用于图像。其中2D卷积处理的是一张图像，3D卷积处理的就是多张图像。3D卷积考虑时间维度的信息。

whitenightwu·2023-10-05 20:13

EOS搭建和启动

nodeos+cleos+keosdnodeos:EOS节点程序，在后台运行，可配置cleos：EOS命令行程序，和节点或钱包交互keosd：钱包管理程序2.直接编译硬件配置：Ubuntu16.044核16GRAM

AceLuo123·2023-10-04 18:31

预训练模型论文笔记01

一、《Pre-trainedModelsforNaturalLanguageProcessing:ASurvey》1、第一种预训练模型是为了学习更好的wordembedding，例如skip-gram、

爱工作的小小酥·2023-10-04 01:26

经典循环神经网络(一)RNN及其在歌词数据集上的应用

在语言模型方向，n-gram是当时最为流行的语言模型方法。n-gram的问题是其捕捉句子中长期依赖的能力非常有限。另外n-gram算法过于简单，其是否有能力取得令人信服的效果的确要打一个大的问号。

undo_try·2023-10-03 13:36

Distributed Representations of Sentences and Documents

其中大量的思路借鉴与CBOW和Skip-gram。

哒丑鬼·2023-10-02 12:55

stm32F407-0.96寸SSD1306-oled

oled完整代码oled.c#include"oled.h"#include"oledfont.h"#include"delay.h"#include"stdlib.h"u8OLED_GRAM[128]

LqNanfangdexue·2023-10-01 10:44

使用Gensim库对文本进行词袋、TF-IDF和n-gram方法向量化处理

Gensim库简介机器学习算法需要使用向量化后的数据进行预测，对于文本数据来说，因为算法执行的是关于矩形的数学运算，这意味着我们必须将字符串转换为向量。从数学的角度看，向量是具有大小和方向的几何对象，不需过多地关注概念，只需将向量化看作一种将单词映射到数学空间的方法，同时保留其本身蕴含的信息。Gensim是世界上最大的NLP/信息检索Python库之一，兼具内存高效性和可扩展性。Gensim的可扩

今天喝奶茶了嗎·2023-09-28 13:11

在 Python 中从文本创建 N-Grams

文章目录使用for循环在Python中从文本创建n-gram使用NLTK在Python中创建n-gram在计算语言学中，n-gram对于语言处理、上下文和语义分析非常重要。

迹忆客·2023-09-28 13:07

Unigram,Bigram，N-gram介绍

Unigram,Bigram，N-gram介绍Unigram,Bigram，N-gram这三个概念，在学习自然语言的过程中大家可能会遇到。

Mr Gao·2023-09-28 11:16

【自然语言处理基础技能（NLP)】语言模型基础

【自然语言处理基础技能（NLP)】语言模型基础目录1.引言：朴素贝叶斯的局限性2.N-gram语言模型是啥？

皮卡丘的忧伤·2023-09-28 04:02

基于TensorFlow实现Skip-Gram模型

理解Word2Vec之Skip-Gram模型Word2Vec是从大量文本语料中以无监督的方式学习语义知识的一种模型，它被大量地用在自然语言处理（NLP）中。

龙耀威·2023-09-27 08:03

word2vec 中CBOW和skip-gram随笔

skip-gram是输入one-hoe形式，输出一个多词的0-1值形式

华小锐·2023-09-24 17:56

从统计语言模型到预训练语言模型---神经网络语言模型

随着神经网络的发展，神经语言模型（NeuralNetworkLanguageModels，NNLM）展现出了比统计语言模型更强的学习能力，克服了N-gram语言模型的维度灾难，并且大大提升了传统语言模型的性能

hanscalZheng·2023-09-23 22:16

Gram矩阵

Gram矩阵如何计算Gram矩阵是由一组向量的内积构成的矩阵。

Chen_Chance·2023-09-22 21:40

NLP文本生成全解析：从传统方法到预训练完整介绍

目录1.引言1.1文本生成的定义和作用1.2自然语言处理技术在文本生成领域的使用2传统方法-基于统计的方法2.1.1N-gram模型2.1.2平滑技术3.传统方法-基于模板的生成3.1定义与特点3.2动态模板

TechLead KrisChang·2023-09-21 23:52

廉价的家用工作站方案：ThinkPad 存储升级及数据迁移

写在前面本文的“主角”是一台7x24小时使用了两年的ThinkPad，8C16T，64GRAM，运行着许多容器服务。

soulteary·2023-09-21 14:13

nlp面试题大全

词袋模型与N-gram 最基本的文本表示模型是词袋模型(BagofWords)。基本思想是把每篇文章看成一袋子词，并忽略每个词出现的顺序。具体来看：将整段文本表示成一个长向量，每一维代表一个单词。

Viterbi·2023-09-20 08:44

NLP任务评价指标(BLEU，METOR，ROUGH，CIDEr)

首先根据n-gram划分一个

Yuezero_·2023-09-19 22:54

大语言模型学习引言

Task01引言目录1.1什么是语言模型1.2语言模型进化史信息论、熵N-gram语言模型Word2VecELMoTransformerBert1.3大语言模型1.1什么是语言模型说到大模型，首先介绍语言模型

Runjavago·2023-09-19 17:35

动手学中文分词视频教程

mp4课时4NLP概述.mp4课时5中文分词简介.mp4课时6中文分词算法简介.mp4课时7正向最大匹配算法讲解.mp4课时8逆向最大匹配算法讲解.mp4课时9双向最大匹配算法讲解.mp4课时10基于N-gram

globals_11de·2023-09-19 00:22

PostgreSQL查询SQL的语法分析（2）——语法分析

语法分析器gram.y——定义段/*src/backend/parser/gram.y*//*定义段*/%{#include"postgres.h"#include

hemny·2023-09-17 21:55

Word2Vec的原理是什么，如何用训练Word2Vec

它包含两种不同的架构：跳字模型（Skip-gram）和连续词袋模型（ContinuousBag-of-Words,CBOW），它们在训练方式和结果表现上略有不同。

天一生水water·2023-09-14 19:26

使用 PyTorch 实现 Word2Vec 中Skip-gram 模型

然后，定义了Skip-gram模型，并使用交叉熵损失函数和Adam优化器进行训练。在每个训练周期中，遍历数据加载器，对每个批次进行前向传播、计算损失、反向传播和权重更新。

天一生水water·2023-09-14 19:53

【影像组学导论】第一部分：官方定义解读。这咋整？读懂这个频道就够了！

“那张一条一条的横线，有分值的….,对就是落-寞-gram！是什么意思？怎么画？？”“鄙人课题简单粗暴，有哪些高大上的统计图可以撑场面”？

挺烦先森·2023-09-13 22:59

2018-09-06 手机的选择方案

1.华为P20PRO新蛋网：4699元（返100）全面屏徕卡三摄6GB+128GB麒麟9702.小米8蓝色京东：2798元6G+128G骁龙8453.小米5X4GRAM+32GROM（小米）淘宝天猫：958

HiJeffrey·2023-09-09 05:32

文本分类总结

一、TextCNN→TextRNN→TextBiRNN→TextRCNN→Text-ATT-BI-RNN→HAN1.TextCNN特点：CNN的kernel_size类似N-gram中的N。

许志辉Albert·2023-09-09 02:02

自编码模型与自回归模型记录

自回归模型处理自然语言时，通常会从左到右的计算前后词汇间的概率，如n-gram，此时只考虑了前文词汇的影响，如果从右到左的增加后文词汇的影响时，则称为自回归模型，如使用单向transformer的GPT

Mark_Aussie·2023-09-08 05:09

NLP（1）--NLP基础与自注意力机制

目录一、词向量1、概述2、向量表示二、词向量离散表示1、one-hot2、Bagofwords3、TF-IDF表示4、Bi-gram和N-gram三、词向量分布式表示1、Skip-Gram表示2、CBOW

Struart_R·2023-09-05 00:25

VirtualBox7+Ubuntu22集群规划

1.目的:新入手了一台小主机（8核/Intel(R)Xeon(R)[email protected],16vCpu/64GRAM/系统类型64位操作系统,基于x64的处理器），原装了一套

bennybi·2023-09-05 00:24

超图嵌入论文阅读1：对偶机制非均匀超网络嵌入

贡献：提出了一种称为Hyper2vec的灵活模型，通过在Skip-gram框架下对超网络应用有偏二阶随机游走策略来学习超网络的嵌入；通过对

Ricardo1998·2023-09-03 07:55

自然语言处理2-NLP

目录自然语言处理2-NLP如何把词转换为向量如何让向量具有语义信息在CBOW中在Skip-gram中skip-gram比CBOW效果更好CBOW和Skip-gram的算法实现Skip-gram的理想实现

ZhangJiQun&MXP·2023-08-30 09:18

ChatGPT和大型语言模型(LLM)是什么关系？

LargeLanguageModel，从量变到质变https://zhuanlan.zhihu.com/p/32829048#自然语言处理中N-Gram模型介

祈心无尘·2023-08-30 08:28

Transformer系列模型笔记

1.2skip-gram与词袋模型刚好相反，skip-gra

抓个马尾女孩·2023-08-29 14:46

【深度学习】详解 Node2Vec原理（含代码实现讲解） | NLP中训练词向量的基本原理和常见方法 | 跳字模型（Skip-gram）| MLP的核心机制

首先你要快乐，其次都是其次。作者主页：追光者♂个人简介：[1]计算机专业硕士研究生[2]2023年城市之星领跑者TOP1(哈尔滨)[3]2022年度博客之星人工智能领域TOP4[4]阿里云社区特邀专家博主[5]CSDN-人工智能领域优质创作者

追光者♂·2023-08-28 17:12

语言模型（language model）

文章目录引言1.什么是语言模型2.语言模型的主要用途2.1言模型-语音识别2.2语言模型-手写识别2.3语言模型-输入法3.语言模型的分类4.N-gram语言模型4.1N-gram语言模型-平滑方法4.2ngram

@kc++·2023-08-27 17:28

word2vec 2种训练模式

CBOW(ContinuousBag-of-WordsModel)Skip-gram(ContinuousSkip-gramModel)CBOW通过上下文来预测当前值输入输入______输入输入Skip-gram

程非池的小软·2023-08-27 08:21

评价指标BLUE了解

BLEU指标根据生成的句子与人工参考句子之间的词、短语和n-gram匹配来计算模型的性能。BLEU指标通常在0和1之间取值，其中1表示完美匹配。BLEU指标计算方法如下：1.

leap_ruo·2023-08-26 20:45

NLP（三十）利用ALBERT和机器学习来做文本分类

在文本分类中，有两个大的思路，一个是机器学习，主要是利用n-gram等特征将文本转化为特征向量，这种方法便于

山阴少年·2023-08-24 23:38

词向量模型Word2Vec

文章目录1.词向量模型通俗解释1.1Word2Vec1.2如何训练词向量1.3构建训练数据2.CBOW与Skip-gram模型对比2.1CBOW模型2.2Skip-gram模型2.2.1如何对Skip-gram

没有难学的知识·2023-08-23 05:14

CNN

窗口大小其实就是识别n-gram信息。池化层一般都是对每个Filter向量取Max值。这个特征跟出现位置无关，不论出现在哪里，都取最强那个。有多少个Filter就

dreampai·2023-08-21 02:25

论文《Logram:使用n-Gram词典的高效日志解析》翻译

论文《Logram：EfficientLogParsingUsingn-GramDictionaries》翻译Logram：EfficientLogParsingUsingn-GramDictionaries翻译

Programmer Monkey·2023-08-20 17:42

【Alibaba中间件技术系列】「RocketMQ技术专题」让我们一起实践RocketMQ的服务搭建及配置操作

能够保证严格的消息顺序2、提供丰富的消息拉取模式3、高效的订阅者水平扩展能力4、实时的消息订阅机制5、亿级消息堆积能力搭建一个双节点的RocketM环境背景：虚拟机：vmware12操作系统：centos6.5内存：1GRAM

夏壹-10分分享·2023-08-18 18:33

Day 4 语言模型

语言模型一段语言模型可以看成一个离散时间序列N-gram假设序列,,...中的每个词是依次生成的，我们有Formula==n元语法序列长度增加，计算和存储多个词共同出现的概率的复杂度会呈指数级增加。

Crystality·2023-08-18 13:29

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