W1

语言模型+词向量

文章目录统计语言模型神经语言模型词向量（浅层）统计语言模型语言模型基本概念弗莱德里克·贾里尼克提出用数学的方法描述语言规律（语言模型）语言模型基本思想：用句子S=w1,w2,...,wnS=w_{1},
◝(⑅•ᴗ•⑅)◜..°♡·2023-01-01 08:51

NNLM-pytorch

该模型使用前n-1词来预测第n个词，计算概率p(wn|w1,w2,````,wn-1)。
weixin_44522477·2022-12-31 12:47

tensorflow自然语言处理基础

把句子看成单词的序列，语言模型可以表示为一个计算p(w1,w2,……，wm)的模型，语言模型仅仅只是对句子出现的概率进行建模，并不尝试去理解句子的内
likeGhee·2022-12-31 10:40

tensorflow06——正则化缓解过拟合

（利用给w加上权值，弱化训练数据的噪声）大概可以理解为这个意思假设模型有两个参数矩阵——w1，w2使用L2正则化loss=loss_mse+超参数*loss_regularization#其中loss_regularization
Fortunate.F·2022-12-31 07:11

《数据结构》实验报告六：图的表示与遍历

掌握图的邻接矩阵和邻接表表示2、掌握图的深度优先和广度优先搜索方法3、理解图的应用方法二、实验预习说明以下概念1、深度优先搜索遍历：一种图的遍历方式：从图中任意一个起始顶点V出发，接着访问它的任意一个邻接顶点W1
Amentos·2022-12-31 01:36

Link Rules & MLP with sigle or multi output

importtorchimporttorch.nn.functionalasFdefmain():#linkrule#x0=torch.tensor(1)#w1=torch.tensor(1.,requires_grad
JulyThirteenth·2022-12-30 17:06

pytorch9-权重衰减

原理我们以一下公式作为损失函数l(w1,w2,b)=1n∑i=1n12(x1iw1+x2iw2+b−yi)2l(w_1,w_2,b)=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}\frac{1}{
weixin_38498629·2022-12-30 10:17

【从零开始学习深度学习】33.语言模型的计算方式及循环神经网络RNN简介

假设一段长度为TTT的文本中的词依次为w1
阿_旭·2022-12-30 10:30

深度学习BackPropagation

如下图，假设有一个神经元，是输入层，有2个数据，参数分别是w1和w2，偏置项为b，那么我们需要把这
Swayzzu·2022-12-30 03:36

自然语言处理——学习笔记（2） 语言模型+词向量

语言模型+词向量重点：建模方法、CNN、DNN、RNN优势与不足统计语言模型基本概念：用数学的方法描述语言规律（语言模型）基本思想：用S=w1,w2,w3,...wnS=w_1,w_2,w_3,...w_nS
cc_wangxin·2022-12-29 23:20

一、语音识别方法（3）

通常其目的在于根据特征帧序列X={x1,x2,...,xT}X=\{x_1,x_2,...,x_T\}X={x1,x2,...,xT}，来穷举出所有可能的Token序列WWW，以获取后验概率最大的序列W∗={w1
Aaaaaki·2022-12-29 15:57

一、语音识别方法（1）

而对应的候选文本序列则表示为：W=[w1,w2,w3,...]W=[w_1,w_2,w_3,...]W=[w1,w2,w3,...]其中wiw_iwi表示一个
Aaaaaki·2022-12-29 15:46

为什么神经网络参数不能全部初始化为全0？

假设我们现在需要初始化的神经网络如下所示：我们初始化权值为其中W1代表
小白学视觉·2022-12-29 12:06

深度学习笔记(四):神经网络之链式法则详解

从上面可以知道E为最右边，当E对w1做偏微分，可以更新w1；同理E对w2做偏微分，就更新
ZZY_dl·2022-12-29 12:33

深度学习笔记：感知机

在上图的感知机中，x1和x2两个输入信号会分别乘以其对应权重(weight)w1和w2，传入神经元。神经元计算传来信号综合，当总和超过某一阈值时输出1，否则输出0。
Raine_Yang·2022-12-29 12:00

深度学习——神经网络

w1，w2表示各个信号的权重参数。此外添加了权重为b的输入信号1，如果这个总和超过0，则输出1，否则输出0。我们用一个函数来表示这种分情况的动作（超过0则输出1，否则输出0）。
压垮草的骆驼·2022-12-28 12:09

3.正态分布概率模型下的最小错误率贝叶斯决策MATLAB程序代码

一、题目：【题目】:已知三个类别分别为W1:[0,0]T，[2,1]T,[1,0]T;W2:[-1,1]T，[2,0]T,[-2,-1]T;W3:[0,-2]T，[0,-1]T,[1,-2]T。
楚歌again·2022-12-28 06:02

2.依据最小风险的贝叶斯决策对观察的结果进行分类MATLAB程序代码

一、题目：>【题目】:假定某个局部区域细胞识别中正常P(w1)和非正常P(w2)两类先验概率分别为:正常状态:P(w1)=0.9;异常状态:P(W2)=0.1。
楚歌again·2022-12-28 06:32

0-1背包问题解法(动态规划、分支限界法(回溯法、剪枝法)、贪心算法)

本文主要讲解0-1背包问题的三种解法：动态规划分支限界法(回溯法、剪枝法)贪心算法什么是0-1背包问题：给定n个重量为w1,w2,w3…wn，其价值为v1，v2，v3…vn的物品和容量为C的背包，求这个物品中一个最有价值的子集
New俊·2022-12-28 02:12

BERT解读

1ELMOGPTBERT区别1、ELMo使用自左向右编码和自右向左编码的两个LSTM网络，分别以P(wi|w1,⋯,wi−1)和P(wi|wi+1,⋯,wn)为目标函数独立训练，将训练得到的特征向量以拼接的形式实现双向编码
Queen_sy·2022-12-27 18:22

【机器学习】详解 BackPropagation 反向传播算法！

里面有线的神经元代表的sigmoid函数，y_1代表的是经过模型预测出来的，y_1=w1*x1+w2*x2，而y^1代表的是实际值，最后是预测值与实际值之间的误差，l_1=1/2*(y_1-y^1
风度78·2022-12-26 22:09

用tensorflow搭建全连接神经网络实现mnist数据集的识别

那么w1里面就有784*500个变量啦～～b1是50
humuhumunukunukuapua·2022-12-26 10:47

自然语言处理(NLP)之三：语言模型

对给定语句S=W1,W2,…,WnS=W_1,W_2,\dots,W_nS=W1,W2,…,Wn，其符合语法规范的概率为：P(S)=P(W1,W2,…,Wn)(1)P(S)=P(W_1,W_2,…,W_n
HadesZ~·2022-12-26 04:53

【软件工程】北邮国际学院大三下期末复习

每周大纲（Live、Rec）W1软件工程分层软件过程（Requirementspecification,Development,Validation，Evolution）软件模型（瀑布，增量式开发，RUP
cot.Y·2022-12-25 09:22

【NLP】word2vec负采样

一、理解负采样之前，需要先回顾一下word2vec的训练流程：1.初始化一个embedding权重矩阵W1（N*D）→2.根据输入单词直接挑出W1矩阵中对应的行向量→3.相加并求平均得一个向量（1*D）
取经小尼姑·2022-12-24 18:50

机器学习-线性回归python实现

，对于任意x，y包含两个未知参数w，b1.2梯度下降loss参数更新，a为学习率2.python实现#数据x=np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])y=3*x+2#初始化参数w1
ToT留白·2022-12-24 18:27

实验二 单隐层神经网络

掌握并理解反向传播算法；（2）能够结合单层神经网络实现分类问题；（3）根据所提供的代码，完成基本的分类问题的代码；（4）能够正确输出结果三、实验过程及代码3.1搭建神经网络（1）初始化每层节点数量假设W1
书启秋枫·2022-12-23 11:25

DFS——剪枝实战

文章目录1：子集和问题2：0/1背包问题3：求解简单装载问题1：子集和问题给定n个不同的正整数集合w=（w1，w2，…，wn）和一个正数W，要求找出w的子集s，使该子集中所有元素的和为W。
随兴随缘·2022-12-23 11:56

广度优先算法

伪代码//广度优先算法，类似于二叉树的层次遍历/*利用队列实现搜索首先访问起始顶点v,接着由v出发，依次访问v的各个未访问的邻接结点w1,w2,,,然后依次访问w1,w2,wi这些所有没有被访问的结点再从这些访问过的顶点出发
夜空中坠亮的派大星·2022-12-23 09:19

word2vec，CBOW和Skip-gram

CBOW给出一个词的上下文，得到这个词Skip-gram给出一个词，得到这个词的上下文Word2Vec:softmax(w1(xQ)+b1)CBOW和Skip-gram两种架构的重点都是得到一个Q矩阵CBOW
fu_gui_mu_dan·2022-12-23 07:59

概率分类之朴素贝叶斯分类（垃圾邮件分类python实现）

举个最简单的二分类例子：有两类（w1,w2），有样本x，现问：xv属于w1，还是w2？
狂奔的菜鸡·2022-12-23 04:06

【实践6】Python按关键字提取txt文本并保存到Excel（2）

因为是刚接触Python时写的，很多包还不清楚方法也不成熟，大家凑合着看#-*-coding:utf-8-*-w1='新增'#要分割的字w2='负责人'w3='截止日期'#w4='号'w4='日'importreimportxlsxwritertxt_url
都说没逃课了·2022-12-23 01:08

Python实现与pytorch实现反向传播的区别

数据点：输入：(0.5,0.3)输出：(0.23,-0.07)初始权值:w1,
bedoomNO1·2022-12-22 19:43

最大熵模型学习优化案例

所以我们有：第一步，求解原始问题：第二步，利用拉格朗日乘子法：第三步：对偶问题求解：最终结果为：这里我们先固定w0和w1，
阿拉吴悠·2022-12-22 16:48

深度贝叶斯神经网络

深度学习网络都有很多参数，通常权重用w1,w2,...w_1,w_2,...w1,w2,...表示，偏置用b1,b2,...b_1,b_2,..
luckstonee·2022-12-22 15:32

关于李沐深度学习The size of tensor a (10) must match the size of tensor b (256) at non-singleton dimension 1

这里的话，笔者进行了代码调试，发现问题出现在W1,b1,W2,b2的代码块部分，如果你和笔者一样，开始就把W1，b1复制粘贴给W2，b2，那么请检查一下b2的参数，为Outputs而不是Hiddens。
KD_NO_1·2022-12-22 15:54

深度贝叶斯神经网络(Deep Bayesian Neural Networks)实现方法

任何深度网络都有参数，通常以权重(w1,w2,...)(w_1,w_2,...)(w1,w2,...)和偏差(b1,b2,...)(
曹逗号·2022-12-22 14:23

【Lua】哈夫曼树构造算法的分析与实现

哈夫曼树构造算法分析1、哈夫曼树中权重越大的叶子离根越近，采用贪心算法构造哈夫曼树，首先选中权重值小的叶子结点进行构造2、步骤构造森林全是根：根据n个给定结点的权重值{W1,W2…Wn}构成n颗二叉树的森林
Var_al·2022-12-22 14:52

c++ 哈夫曼树算法流程图像化

迫不及待的贴出来嘚瑟hh~哈夫曼算法基本思想：(1)以权值分别为W1,W2．．．Ｗｎ的ｎ各结点，构成n棵二叉树T1,T2,．．．Tn并组成森林F={T1,T2,．．．Tn},其中每棵二叉树Ti仅有一个权值为
COURAGE·2022-12-22 14:21

数据结构--4.2 哈夫曼树

设有n个权值{w1,w2,w3,…,wn},构造有n个叶子结点的二叉树,每个叶子结点带权为wi,则其中带权路径长度最小的二叉树称为哈夫曼树或最优二叉树。
平平无奇代码人·2022-12-22 14:49

Pytorch中nn.Parameter（）参数的使用

这两天在学习怎么对网络的两个输出f1，f2，分别得到两个权重值w1，w2，然后做一个自适应的加权融合，得到最终的结果Q。在网上百度，发现了这个函数的使用nn.Parameter（），从而记录一下。
每天都想要出去玩鸭~·2022-12-22 13:02

NLP基础：n-gram语言模型和神经网络语言模型

文章目录语言模型的计算n-gram语言模型n-gram平滑技术神经网络语言模型(NNLM)基本思想神经网络语言模型小结语言模型评价指标—困惑度语言模型是自然语言处理中的重要技术，假设一段长度为TTT的文本中的词依次为w1
VariableX·2022-12-22 06:24

【AI理论学习】n-gram语言模型和神经网络语言模型

基于前馈神经网络的模型基于循环神经网络的模型语言模型评价指标总结参考资料什么是语言模型语言模型是自然语言处理中的重要技术，假设一段长度为TTT的文本中的词依次为w1,w2,…,wTw_1,w_2,\ldots
镰刀韭菜·2022-12-22 06:22

深度学习基础(1):线性回归

线性回归(linearregression)1.概念：线性回归用于拟合标签与各个特征成线性关系的训练数据集，求出各个特征的权重(w1,w2)和偏差(b)，对给定新的特征实现标签的预测2.表达式：y＝xw
hinstru·2022-12-21 07:47

bert：weight和bias

权重weights（w1，w2w3）是每个输入信号的权重值，以上面的（1x2x3）的例子来说，x1的权重可能是092，x2的权重可能是02，x3的权重可能是0.03。当然权重值相加之后可以不是1。
专心致志写BUG·2022-12-21 07:38

【一起入门NLP】中科院自然语言处理第6课-语言模型-传统语言模型(n-gram)

不仅仅是课程笔记噢～如果感兴趣的话，就和我一起入门NLP吧目录1.语言模型基本概念2.语言模型参数估计3.参数的数据平滑4.语言模型性能评价5.语言模型应用1.语言模型基本概念语言模型的基本思想:句子S=w1
vector<>·2022-12-19 20:40

Pytorch: conv2d、空洞卷积、maxpool2d、 ConvTranspose2d的输出特征图计算方式

1、conv2dnn.Conv2d(in_dim,out_dim,kernel_size=3,stride=1,padding=1)输入为（h1,w1）,输出为（h2,w2）,h2的计算如下，w2同理：
init_bin·2022-12-19 17:16

深度学习神经网络学习日记

L1/L2正则化L2regularizationterm=w1^1+w2^2+...+wn^2grad=2(w1+w2+...
WJY991202·2022-12-18 17:51

Tensorflow 卷积层实现

卷积运算输出大小公式：h’=(h+2Ph-k)/s+1(向下取整)w’=(w+2Pw-k)/s+1(向下取整)卷积核的大小k、步长s、填充数p、输入的高h和宽w1、自定义权值在TensorFlow中，通过
呆若木鸡～呆·2022-12-18 13:23

对神经网络进行学习

x1、x2是输入信号，y是输出信号，w1、w2是权重。图中的○称为“神经元”或者“节点”。输入信号被送往神经元时，会被分别乘以固定的权重（w1x1、w2x2）。
小灰机的记录本·2022-12-18 09:59
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