首页
Python
Java
IOS
Andorid
NodeJS
JavaScript
HTML5
【
Embedding理解与代码实现
】的更多相关文章
Embedding理解与代码实现
https://blog.csdn.net/songyunli1111/article/details/85100616…
Beam Search快速理解及代码解析
目录 Beam Search快速理解及代码解析(上) Beam Search 贪心搜索 Beam Search Beam Search代码解析 准备初始输入 序列扩展 准备输出 总结 Beam Search快速理解及代码解析(下) Beam Search的问题 解决对策 随机采样 top-k采样 核采样(Nucleus sampling) 惩罚重复 代码解析 参考资料 Beam Search快速理解及代码解析(上) Beam Search 简单介绍一下在文本生成任务中常用的解码策略Beam Se…
torch.nn.Embedding理解
Pytorch官网的解释是:一个保存了固定字典和大小的简单查找表.这个模块常用来保存词嵌入和用下标检索它们.模块的输入是一个下标的列表,输出是对应的词嵌入. torch.nn.Embedding(num_embeddings, embedding_dim, padding_idx=None, max_norm=None, norm_type=2, scale_grad_by_freq=False, sparse=False) 个人理解:这是一个矩阵类,里面初始化了一个随机矩阵,矩阵的长是字典的大…
Word Embedding理解
一直以来感觉好多地方都吧Word Embedding和word2vec混起来一起说,所以导致对这俩的区别不是很清楚. 其实简单说来就是word embedding包含了word2vec,word2vec是word embedding的一种,将词用向量表示. 1.最简单的word embedding是把词进行基于词袋(BOW)的One-Hot表示.这种方法,没有语义上的理解.把词汇表中的词排成一列,对于某个单词 A,如果它出现在上述词汇序列中的位置为 k,那么它的向量表示就是“第 k 位为1,其他…
Java面向对象理解_代码块_继承_多态_抽象_接口
面线对象: /* 成员变量和局部变量的区别? A:在类中的位置不同 成员变量:在类中方法外 局部变量:在方法定义中或者方法声明上 B:在内存中的位置不同 成员变量:在堆内存 局部变量:在栈内存 C:生命周期不同 成员变量:随着对象的创建而存在,随着对象的消失而消失 局部变量:随着方法的调用而存在,随着方法的调用完毕而消失 D:初始化值不同 成员变量:有默认初始化值 局部变量:没有默认初始化值,必须定义,赋值,然后才能使用. 注意事项: 局部变量名称可以和成员变量名称一样,在方法中使用的时候,…
java泛型理解。代码更明了。
泛型数据java基础,但真正理解需要悉心品尝.毕竟在工作中用到的是在是太多了. 不要以为new ArrayList<>这就是泛型,这只能属于会使用. 在工作中,相对于现有的项目源码的数据库操作层,无论是mybatis,hibernate或者是自己封装的baseModel层,都会使用到泛型. 以及<? extends T> 和 <? super T>这个屌东西. 泛型使用情况分为三类 1. 泛型类. 2. 泛型方法. 3. 泛型接口. 出于规范的目的,Java 还是建…
PCA算法理解及代码实现
github:PCA代码实现.PCA应用 本文算法均使用python3实现 1. 数据降维 在实际生产生活中,我们所获得的数据集在特征上往往具有很高的维度,对高维度的数据进行处理时消耗的时间很大,并且过多的特征变量也会妨碍查找规律的建立.如何在最大程度上保留数据集的信息量的前提下进行数据维度的降低,是我们需要解决的问题. 对数据进行降维有以下优点: (1)使得数据集更易使用 (2)降低很多算法的计算开销 (3)去除噪声 (4)使得结果易懂 降维技术作为数据预处理的一部…
kmeans算法理解及代码实现
github:kmeans代码实现1.kmeans代码实现2(包含二分k-means) 本文算法均使用python3实现 1 聚类算法 对于"监督学习"(supervised learning),其训练样本是带有标记信息的,并且监督学习的目的是:对带有标记的数据集进行模型学习,从而便于对新的样本进行分类.而在"无监督学习"(unsupervised learning)中,训练样本的标记信息是未知的,目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律,为进…
k邻近算法理解及代码实现
github:代码实现 本文算法均使用python3实现 1 KNN KNN(k-nearest neighbor, k近邻法),故名思议,是根据最近的 $ k $ 个邻居来判断未知点属于哪个类别.<统计学习方法>中对其定义为: 给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的 $ k $ 个实例,这 $ k $ 个实例的多数属于某个类,就把该输入实例分为这个类. 我们对该定义进行直观地分析,已知实例点为如下图中带有颜色的点,不同颜色代表不同类别,未知点为绿色点,…
动态规划初级 入门理解 C#代码
using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using Microsoft.Practices.EnterpriseLibrary.Validation.Validators; using Microsoft.Practices.EnterpriseLibrary.Validation; namespace ConsoleApplication1 { class P…