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word2vec公式推导
chatgpt赋能python:Python编写一元二次方程公式
介绍
公式推导
要求一元二次方程ax2+bx+c=0ax^2+bx+c=0ax2+bx+c=0的解,根据求根公式:x=−b
pythonxxoo
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2024-03-20 10:21
ChatGpt
chatgpt
python
人工智能
计算机
隐马尔科夫模型1(了解整体知识架构)
如果上来就进行
公式推导
,那样只会让你更加迷糊,只有彻底了解了之后学起来才会事半功倍。本篇文章主要有两个目的:1、让大家了解什么是隐马尔科夫模型。
-麦_子-
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2024-02-20 14:50
人工智能
算法练习-01背包问题【含递推
公式推导
】(思路+流程图+代码)
难度参考难度:困难分类:动态规划难度与分类由我所参与的培训课程提供,但需要注意的是,难度与分类仅供参考。且所在课程未提供测试平台,故实现代码主要为自行测试的那种,以下内容均为个人笔记,旨在督促自己认真学习。题目动态规划经典问题01背包?具体内容:背包最大重量为4物品如下:重量价值物品0115物品1320物品2430问背包能背的最大重量是多少?思路0-1背包问题的动态规划解法基于以下思路:子问题定义
Yamai Yuzuru
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2024-02-20 10:00
算法编程笔记
流程图
推导数学规律--完成任务的最短时间(任务调度器)
文章目录题目题目解读与
公式推导
解题代码题目题目解读与
公式推导
题目解读:字母代表不同的任务,给定的n是任务的延迟时间。那么这个延迟时间是个什么意思呢?
C+G
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2024-02-20 07:05
Leetcode中级算法
算法
动态规划
leetcode
hash
数据结构
基于seq2seq的SKchat语言模型
SKchat语言模型是由小思框架开放的中文语言模型,基于seq2seq以及
word2vec
。v3模型的对话功能界面~在代码方面,我们优化了seq2seq算法,降低了内存的占用,并构建了新的模型。
eric-sjq
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2024-02-19 20:16
语言模型
人工智能
自然语言处理
【自然语言处理】:实验1布置,
Word2Vec
&TranE的实现
清华大学驭风计划因为篇幅原因实验答案分开上传,答案链接http://t.csdnimg.cn/5cyMG如果需要详细的实验报告或者代码可以私聊博主有任何疑问或者问题,也欢迎私信博主,大家可以相互讨论交流哟~~实验1:
Word2Vec
X.AI666
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2024-02-19 18:50
自然语言处理
人工智能
机器学习
自然语言处理
数字PID算法基础
1、
公式推导
PID控制算法在连续时间序列下的公式如下:对连续
alex1801
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2024-02-15 03:26
未分类
算法
单片机
嵌入式硬件
GiantPandaCV | 一文弄懂 Diffusion Model
原文链接:一文弄懂DiffusionModel0前言最近AI绘图非常的火,其背后用到的核心技术之一就是DiffusionModel(扩散模型),虽然想要完全弄懂DiffusionModel和其中复杂的
公式推导
需要掌握比较多的前置数学知识
双木的木
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2024-02-14 15:07
深度学习拓展阅读
深度学习
人工智能
python
计算机视觉
图像处理
stable
diffusion
通过指数拟合获取平均增长率
公式推导
令为下降比例,且假设,则由泰勒展开公式忽略高阶无穷小项o(a),可知从而图中公式为:这里的x就是上述推导时的t,对应的,,解释
热爱生活的大川
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2024-02-14 15:52
Task5 基于深度学习的文本分类2
学习目标学习
Word2Vec
的使用和基础原理学习使用TextCNN、TextRNN进行文本表示学习使用HAN网络结构完成文本分类文本表示方法Part3词向量本节通过
word2vec
学习
listentorain_W
·
2024-02-14 06:13
使用
word2vec
+tensorflow自然语言处理NLP
目录介绍:搭建上下文或预测目标词来学习词向量建模1:建模2:预测:介绍:
Word2Vec
是一种用于将文本转换为向量表示的技术。它是由谷歌团队于2013年提出的一种神经网络模型。
取名真难.
·
2024-02-14 05:18
机器学习
自然语言处理
word2vec
tensorflow
机器学习
深度学习
神经网络
使用Word Embedding+Keras进行自然语言处理NLP
WordEmbedding可以通过各种方法来实现,包括基于统计的方法(如
Word2Vec
和GloVe)和
取名真难.
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2024-02-14 05:18
机器学习
keras
python
深度学习
神经网络
人工智能
自然语言处理
2019-10-04 学习极大似然估计与优化理论
主要推导了一个
公式推导
MLE与LSE.jpeg即用极大似然估计(MLE)的角度去解多元线性回归其结果与最小二乘(LSE)解的结果是一样的,这一点我觉得很神奇。
小郑的学习笔记
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2024-02-13 19:11
知识图谱与语言预训练:深度融合的智能问答时代
目录前言1直接使用预训练模型vs.知识图谱与预训练相结合1.1直接使用预训练模型1.2构建知识图谱后与预训练相结合2预训练语言模型的发展历程2.1
Word2Vec
和GloVe2.2ELMo2.3BERT3
cooldream2009
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2024-02-13 14:02
AI技术
NLP知识
知识图谱
知识图谱
人工智能
预训练
GBDT算法的升级--XGBoost与LightGBM算法
本文同样不涉及
公式推导
及代码,对于GBDT算法的学习可以参考前面的文章GBDT算法原理,这里不再讲述GBDT,只讲述XGBoost与LightGBM算法原理下面推荐两篇写得最权威最官方(没有之一)的文档参考文档
CquptDJ
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2024-02-13 14:52
数据挖掘
机器学习
机器学习
算法
数据挖掘
人工智能
大数据
word2vec
工具学习笔记
一、简介
Word2vec
,是为一群用来产生词向量的相关模型。这些模型为浅而双层的神经网络,用来训练以重新建构语言学之词文本。
适说心语
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2024-02-13 11:42
图解
word2vec
,入门自然语言处理必看
图解
word2vec
精翻版,加入了自己的理解,和稍微有点出入,http://jalammar.github.io/illustrated-
word2vec
/image词嵌入(embedding)是机器学习中最惊人的创造
学术Fun
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2024-02-12 19:42
机器学习40讲学习笔记-18 从全局到局部:核技巧
这部分的推导过程在https://blog.csdn.net/bohu83/article/details/114198931我首先要吐槽下,对于小白很难掌握这块,因为数学
公式推导
要求较高。
bohu83
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2024-02-12 11:01
NLP
机器学习
Tensorflow 实现
Word2Vec
今天学习了一下《Tensorflow实战》这本书中第7章内容,利用tensorflow实现
word2vec
。其实书中内容就是Tensorflow教程中的例子,现在挣钱真容易。
王小鸟_wpcool
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2024-02-12 00:45
自然语言处理N天-Day0503句向量模型 Doc2Vec
第五课句向量模型Doc2VecDoc2VecDoc2Vec模型是在
Word2Vec
模型上提出的计算长文本向量的工具。
我的昵称违规了
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2024-02-11 02:45
Buck
公式推导
过程
Boost
公式推导
及实验验证》,在我看来,Buck与boost是完全类似的,明白一个,另外一个也就明白了。不过后来还是陆续有粉丝问我有没有buck,那么今天就来推导下buck的公式。
硬件工程师炼成之路
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2024-02-10 06:19
硬件
硬件思维
buck
开关电源
公式推导
开关电源计算公式
dcdc
揭秘
Word2Vec
:探索语言的魔法世界
欢迎来到
Word2Vec
的世界!在自然语言处理的舞台上,
Word2Vec
犹如一位神秘的魔术师,带领我们探索语言的魔法世界。今天,让我们一同踏上这段充满惊喜的旅程,揭秘
Word2Vec
的神秘面纱。
洞深视界
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2024-02-09 19:42
word2vec
easyui
人工智能
机器学习
深度学习
git
自然语言处理
gensim模型(1)——
Word2Vec
Word2Vec
模型介绍Gensim的
Word2Vec
模型且展示其在LeeEvaluationCorpus上的用法。
qqqh777
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2024-02-09 19:32
[leedcode]刷题有感--动态规划入门及思路模板
2、确定本题目的递推公式3、初始化dp[]数组4、确定数组遍历顺序5、利用初始化后的dp数组结合递推
公式推导
dp数组,看是否符合题意要求二、题目示例1、斐波那契数列--一维动态规划斐波那契数列斐波那契数
给我杯冰美式
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2024-02-09 05:52
动态规划
算法
刘知远LLM——神经网络基础
Word2Vec
例子负采样:循环神经网络RNN门控计算单元GRU长短时记忆网络LSTM遗忘门输入门输出门双向RNN卷积神经网络CNNpytorch实战神经网络基础基本构成全称:人工神经网络。
李日音
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2024-02-08 15:43
神经网络
人工智能
深度学习
Gensim详细介绍和使用:一个Python文本建模库
Gensim=“GenerateSimilar”一、安装二、文本预处理2.1中文语料处理2.2英文语料处理2.3BOW语料建立三、模型使用3.1
word2vec
ThealgorithmsinGensim
Bigcrab__
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2024-02-08 11:17
Python
库
介绍和使用
python
【爬虫实战】python文本分析库——Gensim
文章目录01、引言02、主题分析以及文本相似性分析03、关键词提取04、
Word2Vec
嵌入(词嵌入WordEmbeddings)05、FastText嵌入(子词嵌入SubwordEmbeddings)
认真写程序的强哥
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2024-02-08 11:45
爬虫
python
Python爬虫
Python学习
Python文本分析
Gensim
开发语言
探索NLP中的N-grams:理解,应用与优化
n-gram的替代方法是词嵌入技术,例如
word2vec
。N-grams广泛用于文本挖掘和自然语言处理任务。示例通过计算每个唯一的n元语
冷冻工厂
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2024-02-08 09:23
程序人生
智慧海洋建设-Task3 特征工程
关于本次智慧海洋特征构建分为时间类特征、分箱特征(x、y、v)、DataFrame特征(计数特征和偏移量特征)、统计特征(聚合)、embedding特征(
word2vec
、NMF)这几方面进行考虑的。
1598903c9dd7
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2024-02-07 10:58
Vision Transformer及其变体(自用)
0回顾Transformer0.1encoder在正式开始ViT之前,先来复习一遍transformer的核心机制相关的文章有很多,我选了一遍最通俗易懂的放在这:Transformer通俗笔记:从
Word2Vec
ST-Naive
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2024-02-07 10:35
transformer
深度学习
人工智能
学习知识记录
1、nnlm神经网络语言模型:ANeuralProbabilisticLanguageModel------阅读笔记_hx14301009的博客-CSDN博客2、
Word2vec
的skipgram模型输入是中心词和背景词
想努力的人
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2024-02-07 08:36
面试
算法
cnn
深度学习
tensorflow
NLP_词的向量表示
Word2Vec
和 Embedding
文章目录词向量
Word2Vec
:CBOW模型和Skip-Gram模型通过nn.Embedding来实现词嵌入
Word2Vec
小结词向量下面这张图就形象地呈现了词向量的内涵:把词转化为向量,从而捕捉词与词之间的语义和句法关系
you_are_my_sunshine*
·
2024-02-06 10:10
NLP
自然语言处理
word2vec
embedding
利用Bert模型进行命名实体识别
之前两天也写了
word2vec
和Transformer,其实都是在为今天的内容做铺垫。最近正好使用bert做了命名实体识别项目,借这个契机分享出来,希望能帮到有需要的人。
刘单纯
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2024-02-06 08:36
数据结构|对称矩阵压缩存储的下标
公式推导
|如何求对称矩阵压缩存储对应的一维数组下标
因为考试的时候可能会给很多情况的变式题,所以要会推导而不是背公式,情况变了,公式就不管用了。行优先、只存储主对角线+下三角区:矩阵下标ai,j(i>=j)->一维数组下标B[k]按照行优先的原则,确定ai,j是一维数组中B[k]中的第几个元素i是行数,j是列数ai,j在第i行,由上图可知,第i行有i个元素;ai,j在第j列,也可以理解为在第i行的弟j个位置。所以,ai,j**元素的前面一共有的元素
01红C
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2024-02-06 07:18
数据结构
矩阵
线性代数
算法
【NLP】
Word2Vec
模型 & Doc2Vec模型
大家好,我是Sonhhxg_柒,希望你看完之后,能对你有所帮助,不足请指正!共同学习交流个人主页-Sonhhxg_柒的博客_CSDN博客欢迎各位→点赞+收藏⭐️+留言系列专栏-机器学习【ML】自然语言处理【NLP】深度学习【DL】foreword✔说明⇢本人讲解主要包括Python、机器学习(ML)、深度学习(DL)、自然语言处理(NLP)等内容。如果你对这个系列感兴趣的话,可以关注订阅哟Word
Sonhhxg_柒
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2024-02-06 07:15
自然语言处理(NLP)
自然语言处理
word2vec
机器学习
大模型|基础_
word2vec
文章目录
Word2Vec
词袋模型CBOWContinuousBag-of-WordsContinuousSkip-Gram存在的问题解决方案其他技巧
Word2Vec
将词转化为向量后,会发现king和queen
晓源Galois
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2024-02-06 07:36
word2vec
人工智能
自然语言处理
自然语言处理中的深度学习
教材选用《动手学深度学习》,李沐等著;词嵌⼊(
word2vec
)⾃然语⾔是⼀套⽤来表达含义的复杂系统。把词映射为实数域向量的技术也叫词嵌⼊(wordembedding)。
qiufeng1ye
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2024-02-06 01:37
word2vec
word2vec
通过训练,可以把对文本内容的处理简化为K维向量空间中的向量运算词向量:把一个词表示成一个向量One-hotRepresentation维度是词典的大小DistributedRepresentation
e237262360d2
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2024-02-05 19:10
NLP入门系列—词嵌入 Word embedding
NLP入门系列—词嵌入Wordembedding2013年,
Word2Vec
横空出世,自然语言处理领域各项任务效果均得到极大提升。
不二人生
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2024-02-05 10:54
自然语言处理
自然语言处理
word
embedding
调用Gensim库训练
Word2Vec
模型
一、前期工作:1.安装Gensim库pipinstallgensim2.安装chardet库pipinstallchardet3.对原始语料分词选择《人民的名义》的小说原文作为语料,先采用jieba进行分词importjiebaimportjieba.analyseimportchardetjieba.suggest_freq('沙瑞金',True)#加入一些词,使得jieba分词准确率更高jie
风筝超冷
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2024-02-05 02:56
word2vec
python
深度学习
ASM-HEMT模型中漏极电流
公式推导
主要公式用单个数字表示,如(1)。公式中物理量的再详细表达式加点表示,如(1.1),以此类推。Id=WLμeffCg(Vgo−ψm+Vth)ψds(1)I_d=\frac{W}{L}\mu_{eff}C_g(V_{go}-\psi_m+V_{th})\psi_{ds}(1)Id=LWμeffCg(Vgo−ψm+Vth)ψds(1)W和L分别是栅宽和栅长μeff\mu_{eff}μeff是有效载流子
幻象空间的十三楼
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2024-02-04 23:08
ASM-HEMT
器件建模
Word2Vec
——gensim实战教程
最近斯坦福的CS224N开课了,看了下课程介绍,去年google发表的Transformer以及最近特别火的ContextualWordEmbeddings都会在今年的课程中进行介绍。NLP领域确实是一个知识迭代特别快速的领域,每年都有新的知识冒出来。所以身处NLP领域的同学们要时刻保持住学习的状态啊。笔者又重新在B站上看了这门课程的第一二节课。这里是课程链接。前两节课的主要内容基本上围绕着词向量
王同学死磕技术
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2024-02-04 14:48
西瓜书学习笔记——低维嵌入(
公式推导
+举例应用)
文章目录算法介绍实验分析算法介绍低维嵌入(Low-DimensionalEmbedding)是一种降低高维数据维度的技术,目的是在保留数据特征的同时减少数据的复杂性。这种技术常用于可视化、特征学习、以及数据压缩等领域。低维嵌入的目标是将高维数据映射到一个低维空间,以便更好地理解和可视化数据。在kkk近邻学习中,随着数据维度的增加,样本之间的距离变得更加稀疏,导致KNN算法性能下降。这是因为在高维空
Nie同学
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2024-02-04 01:13
机器学习
学习
笔记
机器学习
西瓜书学习笔记——核化线性降维(
公式推导
+举例应用)
文章目录算法介绍实验分析算法介绍核化线性降维是一种使用核方法(KernelMethods)来进行降维的技术。在传统的线性降维方法中,例如主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA),数据被映射到一个低维线性子空间中。而核化线性降维则通过使用核技巧,将数据映射到一个非线性的低维空间中。核技巧的核心思想是通过一个非线性映射将原始数据转换到一个高维的特征空间,然后在该特征空间中应用线性降维方法。这种映射
Nie同学
·
2024-02-04 01:13
机器学习
学习
笔记
机器学习
西瓜书学习笔记——k近邻学习(
公式推导
+举例应用)
文章目录算法介绍实验分析算法介绍K最近邻(K-NearestNeighbors,KNN)是一种常用的监督学习算法,用于分类和回归任务。该算法基于一个简单的思想:如果一个样本在特征空间中的kkk个最近邻居中的大多数属于某个类别,那么该样本很可能属于这个类别。KNN算法不涉及模型的训练阶段,而是在预测时进行计算。以下是KNN算法的基本步骤:选择K值:首先,确定用于决策的邻居数量K。K的选择会影响算法的
Nie同学
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2024-02-04 01:42
机器学习
学习
笔记
机器学习
西瓜书学习笔记——主成分分析(
公式推导
+举例应用)
文章目录算法介绍实验分析算法介绍主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)是一种常用的降维技术,用于在高维数据中发现最重要的特征或主成分。PCA的目标是通过线性变换将原始数据转换成一组新的特征,这些新特征被称为主成分,它们是原始特征的线性组合。对于一个正交属性空间(各个属性之间是线性无关的)中的样本点,存在以下两个性质的超平面可对所有样本点进行恰当的表达:最近重构性
Nie同学
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2024-02-04 01:09
机器学习
学习
笔记
机器学习
降维
时间序列预测 —— TCN模型
本文将介绍TCN模型的理论基础、
公式推导
、优缺点,并通过Python实现TCN的单步预测和多步
Persist_Zhang
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2024-02-03 06:55
Python
数据分析
传感数据
深度学习
cnn
神经网络
最大熵阈值python_李航统计学习方法(六)----逻辑斯谛回归与最大熵模型
本文属于初学者的个人笔记,能力有限,无法对著作中的
公式推导
做进一步发挥,也无法保证自己的理解是完全正确的,特此说明,恳请指教逻辑斯谛回归模型逻辑斯谛
weixin_39669638
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2024-02-03 06:20
最大熵阈值python
岭回归
公式推导
对于最小二乘问题加入常数项,令变量代换,可以写成其中θ是拟合系数。加入常数项,同时,希望拟合参数θ尽可能小,以降低预测值的敏感程度,可得:注:结合起来理解:目标函数是一个凸函数,对目标函数求导,导数等于0的点是最优点:注意:岭回归的推导与介绍,比较全面:https://www.jianshu.com/p/1677d27e08a7
吐泡泡的柠檬
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2024-02-02 05:16
回归
详解谱聚类算法理论基础
本文不含大量数学公式,但严格按照算法的原理讲解,比较适合初学者阅读,相信等读者基本了解算法的原理后再看数学
公式推导
效果会更好。
This_chao
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2024-02-01 13:46
机器学习
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