from: https://pengfoo.com/post/machine-learning/2017-04-11 GloVe(Global Vectors for Word Representation)是斯坦福大学发表的一种word embedding 方法,GloVe: Global Vectors for Word Representation,它看起来很new,其实有着old school的内核.GloVe尝试借鉴NNLM和word2vec的优势来弥补旧方法的劣势,取得了不错的效果.…

什么是GloVe GloVe(Global Vectors for Word Representation)是一个基于全局词频统计(count-based & overall statistics)的词表征(word representation)工具,它可以把一个单词表达成一个由实数组成的向量,这些向量捕捉到了单词之间一些语义特性,比如相似性(similarity).类比性(analogy)等.我们通过对向量的运算,比如欧几里得距离或者cosine相似度,可以计算出两个单词之间的语义相似性.…

先贴个看起来讲的不错的文章链接,后续详细看了再补充https://blog.csdn.net/leyounger/article/details/78206832 2018.10.28大概了解了下glove思想: 先构造文档中出现的共现矩阵,Xij的意义为:在整个语料库中,单词i和单词j共同出现在一个窗口中的次数. 然后通过代价函数 学习词向量.(强推这篇文章,公式推导太清晰啦!具体的推导公式过程https://blog.csdn.net/coderTC/article/details/7386…

公式推导 直观自然的数学表达式,智能的关联菜单,交互式助手等协助您从容通过推导过程,让您更容易地完成解决方案的开发,快速.无错! 分析 Maple 内置超过大量的计算函数,包括积分变换,微分方程求解器(常微分方程.偏微分方程.微分代数方程),线性代数,统计,信号处理,FFT.小波等等,超过5000个计算命令让您通常只需要一个函数就可以完成复杂的分析任务.Maple 的计算引擎可 以帮助你解决最复杂的数学问题,您可以使用Maple的交互式工具对各种假定分析,以达到最佳参数值. 编程和代码生成 Ma…

这个公式推导过程是看的这位大牛的http://blog.csdn.net/bigbigship/article/details/49123643 扩展欧几里德求模的逆元方法: #include <cstdio> #include <cstring> #include <algorithm> using namespace std; typedef long long ll; ; ll exgcd(ll a, ll b, ll &x, ll &y) { )…

(下文内容为转载,不过已经不清楚原创的是哪里了,特此说明) 转自: http://www.cnblogs.com/dotLive/archive/2006/10/09/524633.html 该网址下面有更多的讨论. 最小二乘法(least squares analysis)是一种 数学 优化 技术,它通过 最小化 误差 的平方和找到一组数据的最佳 函数 匹配. 最小二乘法是用最简的方法求得一些绝对不可知的真值,而令误差平方之和为最小. 最小二乘法通常用于 曲线拟合 (least squares…

    构造:输入神经元个数等于输入向量维度,输出神经元个数等于输出向量维度.(x1=(1,2,3),则需要三个输入神经元)   一 前向后传播   隐层:…

本文简述了以下内容: 什么是词表示,什么是表示学习,什么是分布式表示 one-hot representation与distributed representation(分布式表示) 基于distributional hypothesis的词表示模型 (一)syntagmatic models(combinatorial relations):LSA(基于矩阵) (二)paradigmatic models(substitutional relations):GloVe(基于矩阵).NPLM(基…

有很多改进版的word2vec,但是目前还是word2vec最流行,但是Glove也有很多在提及,笔者在自己实验的时候,发现Glove也还是有很多优点以及可以深入研究对比的地方的,所以对其进行了一定的学习. 部分学习内容来源于小象学院,由寒小阳老师授课<深度学习二期课程> 高级词向量三部曲: 1.NLP︱高级词向量表达(一)--GloVe(理论.相关测评结果.R&python实现.相关应用) 2.NLP︱高级词向量表达(二)--FastText(简述.学习笔记) 3.NLP︱高级词向量…

本文为IMU预积分总结与公式推导系列技术报告的第二篇. 承接第一篇的内容,本篇将推导IMU预积分的测量值,并分析其测量误差的分布形式. 传统捷联惯性导航的递推算法,以初始状态为基础,利用IMU测量得到的比力和角速度信息进行积分运算,实时更新载体的位姿及速度等状态,回顾上一篇给出的运动模型,如果已知k时刻的载体状态Rk.vk和pk,则利用IMU测量值可以直接递推得到k+1时刻的载体状态,根据这种思路,如果知道上一帧图像采样时刻载体的位姿和速度,则可以递推得到当前帧的位姿和速度.需要注意的是,传统的…