目录 前言 1.背景知识 1.1.词向量 1.2.one-hot模型 1.3.word2vec模型 1.3.1.单个单词到单个单词的例子 1.3.2.单个单词到单个单词的推导 2.CBOW模型 3.skim-gram模型 4.Hierarchical Softmax 4.1.CBOW中的Hierarchical Softmax 4.2.CBOW中的梯度计算 5.Negative Sampling 5.1.Negative Sampling计算思路 5.2.Negative Sampling的方法…

深度学习掀开了机器学习的新篇章,目前深度学习应用于图像和语音已经产生了突破性的研究进展.深度学习一直被人们推崇为一种类似于人脑结构的人工智能算法,那为什么深度学习在语义分析领域仍然没有实质性的进展呢? 引用三年前一位网友的话来讲: “Steve Renals算了一下icassp录取文章题目中包含deep learning的数量,发现有44篇,而naacl则有0篇.有一种说法是,语言(词.句子.篇章等)属于人类认知过程中产生的高层认知抽象实体,而语音和图像属于较为底层的原始输入信号,所以后两者更适…

编号:1004时间:2016年4月12日16:59:17功能:BS模式的模型结构详解 URL:http://blog.csdn.net/icerock2000/article/details/4000613…

在自然语言处理和文本分析的问题中,词袋(Bag of Words, BOW)和词向量(Word Embedding)是两种最常用的模型.更准确地说,词向量只能表征单个词,如果要表示文本,需要做一些额外的处理.下面就简单聊一下两种模型的应用. 所谓BOW,就是将文本/Query看作是一系列词的集合.由于词很多,所以咱们就用袋子把它们装起来,简称词袋.至于为什么用袋子而不用筐(basket)或者桶(bucket),这咱就不知道了.举个例子: 文本1:苏宁易购/是/国内/著名/的/B2C/电商/之一…

或许每个软件从业者都有从学习控制台应用程序到学习可视化编程的转变过程,控制台应用程序的优点在于可以方便的练习某个语言的语法和开发习惯(如.net和java),而可视化编程的学习又可以非常方便开发出各类人机对话界面(HMI).可视化编程或许是一个初学者开始对软件感兴趣的开始,也可能是一个软件学习的里程碑点,因为我们可以使用各类软件集成开发环境(IDE)方便的在现成的界面窗口上拖放各类组件(Component),这类组件包括我们常见的按钮(Button),单选按钮(Radio Button),复选框…

Linux下select, poll和epoll IO模型的详解 原文:http://blog.csdn.net/tianmohust/article/details/6677985 一).Epoll 介绍 Epoll 可是当前在 Linux 下开发大规模并发网络程序的热门人选, Epoll 在 Linux2.6 内核中正式引入,和 select 相似,其实都 I/O 多路复用技术而已 ,并没有什么神秘的.其实在 Linux 下设计并发网络程序,向来不缺少方法,比如典型的 Apache 模型(…

在Java JVM系列文章中有朋友问为什么要JVM,Java虚拟机不是已经帮我们处理好了么?同样,学习Java内存模型也有同样的问题,为什么要学习Java内存模型.它们的答案是一致的:能够让我们更好的理解底层原理,写出更高效的代码. 就Java内存模型而言,它是深入了解Java并发编程的先决条件.对于后续多线程中的线程安全.同步异步处理等更是大有裨益. 硬件内存架构 在学习Java内存模型之前,先了解一下计算机硬件内存模型.我们多知道处理器与计算机存储设备运算速度有几个数量级的差别.总不能让处理…

例句: Jane wants to go to Shenzhen. Bob  wants to go to Shanghai. 一.词袋模型 将所有词语装进一个袋子里,不考虑其词法和语序的问题,即每个词语都是独立的.例如上面2个例句,就可以构成一个词袋,袋子里包括Jane.wants.to.go.Shenzhen.Bob.Shanghai.假设建立一个数组(或词典)用于映射匹配 [Jane, wants, to, go, Shenzhen, Bob, Shanghai] 那么上面两个例句就可以用…

一.简介: 1.概念:glove是一种无监督的Word representation方法. Count-based模型,如GloVe,本质上是对共现矩阵进行降维.首先,构建一个词汇的共现矩阵,每一行是一个word,每一列是context.共现矩阵就是计算每个word在每个context出现的频率.由于context是多种词汇的组合,其维度非常大,我们希望像network embedding一样,在context的维度上降维,学习word的低维表示.这一过程可以视为共现矩阵的重构问题,即recon…

Css盒模型属性详解(margin和padding) 大家好,我是逆战班的一名学员,今天我来给大家分享一下关于盒模型的知识! 关于盒模型的属性详解及用法 盒模型基本属性有两个:padding和margin. 以边框border为界,边框里面是内边距,边框外面是外边距. 1.内边距padding:如上图,如果父元素设置了边框,内边距是指235*240大小的内容区与边框之间的距离,不管父元素是否设置边框,更准确地说,内边距可以控制父元素和子元素或者元素和内容之间的距离(元素相对于内容来说也是父元素)…