gram

EXT4参数优化及测试

/details/50464774（一）测试环境硬件环境InspurNF5270M3,[email protected]（2Sockect*8Core*2HT）8*[email protected]GRAM
天天开訫·2019-11-13 14:00

[nlp] skip-gram模型代码

训练目的：得到W1词向量矩阵下面代码将用TensorFlow实现Word2Vec中的Skip-Gram模型。
熊熊的小心心·2019-11-12 16:11

自然语言处理中的N-Gram模型详解

N-Gram（有时也称为N元模型）是自然语言处理中一个非常重要的概念，通常在NLP中，人们基于一定的语料库，可以利用N-Gram来预计或者评估一个句子是否合理。
凌志AI·2019-11-07 03:41

【干货】AI 实践者需要掌握的10大深度学习方法：反向传播、迁移学习、梯度下降……

/s/V7WTcs_yi9qDil3Z1vjwvg【嵌牛导读】：本文总结了10个强大的深度学习方法，包括反向传播、随机梯度下降、学习率衰减、Dropout、最大池化、批量归一化、长短时记忆、Skip-gram
周雪宁·2019-11-03 03:57

第17课 正交矩阵和Gram-Schmidt正交化

正交空间：行空间和零空间正交基和正交矩阵“标准正交”，标准表示长度是单位长度标准正交基怎样让情况变好？它让整个计算方便了很多，许多数值线性代数都建立在标准正交向量的基础上容易操控，从不上溢或下溢正交矩阵一般用表示：性质：如果是方阵，标准正交且为方阵才叫正交矩阵例：令表示标准正交列向量的矩阵，假设投影到列空间中，其投影矩阵是什么？标准公式：格拉姆-施密特正交化法，使列向量标准正交，缺点在于，这些列向
rascalpotato·2019-11-02 19:12

Python Beginners(3) -- Pandas

PandasBasicsGetcolumnnamesandfindthecolumnnameendswithcertainwords.cname=food_info.columns.tolist()gram_columns
西瓜三茶·2019-11-01 20:49

gensim学习-word2vec model

word2vecmodel1.介绍2.原理2.1Skip-gram2.2CBOW3.训练参数3.1min_count3.2size3.3workers4.实例4.1对原始语料的处理4.2训练模型并保存1
Arxan_hjw·2019-11-01 20:59

互联网社购机推荐：手机篇（3000元以下）

3000元以上请移步:互联网社购机推荐:手机篇（3000元以上）2000-30008.小米5（高配版、尊享版）骁龙820/4GRAM/64、128GROM屏幕方面，小米5采用了一块5.15英寸的LCD屏幕
___永不开封的汽水·2019-11-01 19:46

CBOW ／ Skip-gram

总体结构：CBOW&Skip-gramSkip-gram模型的目标函数是最大化：Skip-gram目标函数对于Skip-gram，更大的contextwindow可以生成更多的训练样本，获得更精确的表达
小绿叶mj·2019-11-01 18:21

关于学习STM32OLED的记录

然后OLED_GRAM[128][8]中的128代表列数（x坐标），而8代表的是页，每页又包含8行，总共64行（y坐标）。从高到低对应行数从小到大。
\`续雪¤·2019-11-01 10:21

word2vec中 cbow 与 哈夫曼树方法回顾

基于之前多个词预测下一个词cbow基于一个词预测之前的多个词skip-gram哈夫曼树：节点权重组合最小的树。算法：从最小权重开始做叶子节点的二分类树求最大值，用梯度上升
数据智能谷·2019-10-18 18:50

理解n-gram及神经网络语言模型

语言模型定义了自然语言中标记序列的概率分布,简单的说就是定义了任何一个句子可能出现的概率，比如“小明吃了个苹果”每100个句子中就会出现1次，那它的概率就是,而"苹果吃了个小明"这个句子从古至今从来就不会有，那么就可以认为它的概率是.一般的，假设一个句子有一连串的词组成，那么我们要怎么计算它在语言模型中的概率呢？最简单的想法就是我们构建一个巨大无比的语料库，把全人类从古至今讲过的话都放在里面，然后
金色暗影·2019-10-18 09:58

语言模型困惑度

Python实现如下defperplexity(sentence,uni_gram_dict,bi_gram_dict):sentence_c
selfcs·2019-10-17 11:00

女人到底能假到什么程度？

imma.gram，日本网红，去年7月横空出世。在instagram拥有14.9w粉丝，被誉“Twitter哲学家”。
悦己SELF·2019-10-17 00:00

恶意代码检测技术

主要方法：n-gram字节代码作为特征用于检测野外恶意可执行文件;(n-g表达式是指n序列中相邻的元素，而这些元素可以是字节、指令或其他信息软件的功能)挖掘wind
西柚七七·2019-10-15 10:21

自然语言处理从小白到大白系列（1）Word Embedding之主题模型

有些同学一提到WordEmbedding，马上就想到的是word2vec，glove，fasttext，cBOW，skip-gram，然而却常常忽略最基本的文本嵌入方法，如本文提到的主题模型，包括pLSA
Jamie_Wu·2019-10-07 10:01

python n-gram语言模型 kenlm 傻x 式安装 以及使用

找一台公司的linux服务器:在服务器上依次执行以下几步：gitclonehttps://github.com/kpu/kenlm.gitmkdir-pbuildcdbuildcmake…make-j4别问我为什么，就是可以用！！省事安装完后直接找到预料训练的时候执行，在build文件里执行：bin/lmplz--minimum_block1M--vocab_estimate100--block_
地主家的小兵将·2019-09-29 13:18

word2vec之tensorflow（skip-gram）实现

关于word2vec的理解，推荐文章https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/9240336.html代码参考https://github.com/eecrazy/word2vec_chinese_annotation我在其基础上修改了错误的部分，并添加了一些注释。代码在jupyternotebook下运行。from__future__importprint_func
我的锅·2019-09-28 18:00

学习笔记---词向量与词嵌入

提取单词或字符的n-gram（n元），并将每个n-gram转换为一个向量。n-gram是多个连续单词或字符的集合（n-gram之间可重叠）。将文本分解而成的单元（单词、字符或n-gram）叫作标记
大厨无盐煮·2019-09-27 17:00

Zero-Shot Learning论文阅读笔记（第二周）

Zero-ShotLearning论文阅读笔记（第二周）第一篇：DeViSE:ADeepVisual-SemanticEmbeddingModel主要贡献摘要算法简介算法思想：Skip-gram算法简介
Ace Cheney·2019-09-25 11:46

OPPO Reno2用户入手体验

Reno2的尺寸为160.0×74.3×9.5mm，高通骁龙730G处理器，8Gram+128Grom传说中的高速度+大容量后置4800万+1300万+800万+200万变焦四摄影像系统。
手机教授·2019-09-25 00:00

详解PostgreSQL 语法中关键字的添加

几个核心文件简介源文件说明gram.y定义语法结构，bison编译后生成gram.y和gram.hscan.l定义词法结构，flex编译后生成scan.ckwlist.h关键字列表，需要按序排列
·2019-09-22 23:06

币圈未来一段时间的重大节点

关联货币：ETH2019年10月门罗币部署新算法“RandomX”：门罗币借新算法与ASIC来一场终极对抗关联货币：XMR2019年10月底Telegram计划推出数字货币Gram关
杰夫1·2019-09-20 09:27

币圈未来一段时间的重大节点

关联货币：ETH2019年10月门罗币部署新算法“RandomX”：门罗币借新算法与ASIC来一场终极对抗关联货币：XMR2019年10月底Telegram计划推出数字货币Gram关
杰夫1·2019-09-20 09:27

Centos下增加swap空间

Swap空间增加推荐（Redhat5官方推荐）RAMSWAPRAM=4GRAM>=64G>=4G【1】使用分区文件增加SWAP①使用dd创建swapfile，bs单位bytes，也可以手动指定单位为M或者
流烟默·2019-09-18 09:04

白话词嵌入：从计数向量到Word2Vec

2不同种类的词嵌入2.1词频嵌入2.1.1计数向量2.1.2TF-IDF2.1.3共现矩阵2.2预测嵌入2.2.1CBOW2.2.2Skip-gram3词嵌入
SeanCheney·2019-09-17 16:30

白话词嵌入：从计数向量到Word2Vec

2不同种类的词嵌入2.1词频嵌入2.1.1计数向量2.1.2TF-IDF2.1.3共现矩阵2.2预测嵌入2.2.1CBOW2.2.2Skip-gram3词嵌入
SeanCheney·2019-09-17 16:30

word2vec Parameter Learning Explained论文笔记：CBOW,Skip-Gram,层次softmax与负采样解读

目录前言ContinuousBag-of-WordModelOne-wordcontextUpdateequationforW'UpdateequationforWMulti-wordcontextSkip-GramModelOptimizingComputationalEfficiency前向传播后向传播HierarchicalSoftmaxNegativeSampling分析Rreferenc
HiddenDimenson·2019-09-14 19:48

DLM：微信大规模分布式n-gram语言模型系统

原文链接：https://mp.weixin.qq.com/mp/profile_ext?action=home\x26amp;__biz=MzI0ODcxODk5OA==\x26amp;scene=124#wechat_redirect来源|微信后台团队Wechat&NUS《ADistributedSystemforLarge-scalen-gramLanguageModelsatTencent
AI科技大本营·2019-09-09 18:28

实现Word2Vec模型(Skip-Gram)：TensorFlow版本

1.数据预处理文本分词、替换文本中特殊符号、去除低频词（Counter计数器，统计字符出现的个数）、单词映射表 #筛选低频词 words_count=Counter(words) words=[wforwinwordsifwords_count[w]>50] #构建映射表 vocab=set(words) vocab_to_int={w:cforc,winenumerate(vocab)} int
姬香·2019-09-05 00:00

李宏毅深度学习视频摘要

另外提到一种特殊的Rnn结构stackRNNP3讲了深度学习反向传播的知识，其中提到链式法则，fc网络的bp方法和RNN的bp方法P4讲语言模型n-gram:P(a|b)直接统计语料库的概率nn-based-LM
Matrix-yang·2019-09-03 23:22

NLP:语言表示之词向量——从onehot到word2vector：CBOW和Skip-Gram

入门NLP:语言表示之词向量——从onehot到word2vector：CBOW和Skip-Gram笔者在入学期间从计算机视觉方面来学习深度学习理论，然后在一次实习中，恰巧接触到了NLP领域，并从事了NLP
樱与刀·2019-08-27 17:49

NLP点滴——文本相似度

html目录前言字面距离commonlang库相同字符数莱文斯坦距离(编辑距离)定义实现方式Jaro距离定义实现方式应用SimHash定义基本流程相似性度量存储索引实现应用语义相似性背景知识统计语言模型n-gram
尽拣寒枝不肯栖·2019-08-25 14:13

python 文本生成实现

gitee.com/zhoubingbing/text_generation/tree/master代码第一部分：进行中文预料文集进行分词得到如下文本（空格或者\t分隔）:例句"我爱中国"从中文语料库中进行1-gram
地主家的小兵将·2019-08-24 22:58

基于word2vec的文档向量模型的应用

在《word2vec中的数学》中谈到了训练语言模型的一些方法：比如n-gram和神经网络。在使用神经网络训练语言模型时得到的"副产物"，就是word2vec词向量。基于神经网络训练语言模
hapjin·2019-08-23 21:00

N-gram模型

原文链接：https://blog.csdn.net/lengyuhong/article/details/6022053N-gram是一种传统的统计语言模型，该模型基于这样一种假设：第nnn个词的出现只与前面
transformer_WSZ·2019-08-17 18:48

自然语言处理-Word2Vec视频教程

目录001、课程简介.mp4002、自然语言处理与深度学习.mp4003、语言模型.mp4004、N-gram模型.mp4005、词向量.mp4006、神经网络模型.mp4007、HierarchicalSoftmax.mp4008
真全栈程序员·2019-08-11 23:45

深度学习PyTorch（三）循环神经网络

LSTM_pytorch实现GRU(GatedRecurrentUnit)RNN的应用用RNN做图像分类mnistpytorch实现RNN做时间序列（回归）pytorch实现自然语言处理词嵌入pytorch实现Skip-Gram
ChunyeLi·2019-08-09 21:59

《Gram and me》美国小学生教材课文 原创练习册

声明：原文摘自美国加州小学生教材Treasures一年级课文。改编者Bob大叔微信bob2004在原文基础上，增加了填空，锻炼孩子们阅读和根据上下文填空，锻炼语法的能力。索取答案，请联系微信bob2004，更多原版教材的原创练习册，欢迎关注小雪家庭英语，以孩子们的兴趣为中心，“兴趣第一，难度适中，寓教于乐，好玩有趣”。对于中国孩子和小学生，在原文设置填空是最好的联系，一方面练习口语，看到空，孩子容
正念教练张林宝·2019-08-05 12:08

详解GloVe词向量模型

  词向量的表示可以分成两个大类1：基于统计方法例如共现矩阵、奇异值分解SVD；2：基于语言模型例如神经网络语言模型(NNLM)、word2vector(CBOW、skip-gram)、GloVe、ELMo
buchidanhuanger·2019-08-04 21:52

N-gram模型的训练以及应用

语言模型语言模型在实际应用中可以解决非常多的问题，例如判断一个句子的质量：thehouseisbig!goodhousebigisthe!badthehouseisxxl!worse可以用于词的排序，比如thehouseissmall优于smalltheishouse；可以用于词的选择，Iamgoing___(home/house)，其中Iamgoinghome优于Iamgoinghouse，除此
我一点也不皮·2019-08-01 12:32

NLP - TextCNN

文本分类(转自：Text-CNN文本分类）Text-CNN合理性：深度学习模型在计算机视觉与语音识别方面取得了卓越的成就，在NLP也是可以的，卷积具有局部特征提取的功能，所以可用CNN来提取句子中类似n-gram
Jessie_83bf·2019-07-26 11:58

ELMo原理介绍

1.引言在2018年之前，词向量表示的方法主要还是采用CBOW、skip-gram、GloVe等方法，这些方法都是采用一个固定维度的向量来表征每一个词汇或字符，虽然方法简单，但是会存在两个问题，一方面是没有考虑词汇在不同语境的信息
林楚海·2019-07-25 13:51

GloVe原理介绍

1.引言当前，学习词向量表示的方法主要有两种类型：一种是基于全局矩阵分解的方法，如LSA，另一种是局部上下文窗口的方法，如Mikolov在2013年提出来的CBOW和skip-gram方法。
林楚海·2019-07-24 19:53

word2vec

本文主要介绍word2vec包含的两个模型CBOX(ContinuousBagofWords)和skip-gram，以及两个训练方法hierarchicalsoftmax、negativesampling1CBOXandskip-gramCBOX
lzc007·2019-07-22 10:53

自然语言处理（NLP）：04 word2vec 入门介绍

本章节研究内容：词向量介绍＋word2vec两种架构cbow&skip-gram＋googleword2vec源码分析＋滑动窗口如何构建数据by@沈福利词向量表示One-HotRepresentationNLP
沈福利·2019-07-20 10:33

BLEU源码笔记

BLEU源码笔记本文参考代码为coco-caption回顾详细解释参见我的这篇博客，本文仅仅是代码解释BLEU是2002年提出的一个机器翻译的自动度量，它从n-gram准确率的角度对比机器翻译和人工翻译的结果
luputo·2019-07-18 21:58

支持向量机 Support Vector Machine

一、主要思想：最大间隔间隔（最小距离；函数间隔与几何间隔）、对偶（KKT条件；拉格朗日乘数法）、核方法（低维直接算高维内积；Gram矩阵半正定）二、hard-margin线性可分三、soft-margin
王朝君BITer·2019-07-17 21:00

W2V原理(一）

词向量是自然语言的基础：构建词向量最有名的方法就是word2vec,还有最近推出的Bert下面先讲述一下word2vec，word2vec有两种模型CBOW和Skip-gram。
Rudy95·2019-07-16 10:44

Word2Vec

skip-gramModelskip-gram的训练目标是学习单词在同一句子中有效预测其上下文的向量表征。从数学上来说，给定一系列训练单词w1,w2,…,wTw1,w2,…,wTw1,w2,…,
大师鲁·2019-07-15 13:08
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