分布式表示(Distributed Representation)】的更多相关文章

NLP模型笔记 - 分布式表示 ziuno 2020-03-08 19:52:50 410 收藏 2 分类专栏: NLP 模型 笔记 文章标签: nlp 最后发布:2020-03-08 19:52:50首次发布:2020-03-08 19:52:50 版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/ziuno/article/details/104727185 版权 NLP模型笔记 - 分…
Distributed Representation 这种表示,它最早是 Hinton 于 1986 年提出的,可以克服 one-hot representation 的缺点. 其基本想法是: 通过训练将某种语言中的每一个词映射成一个固定长度的短向量(当然这里的“短”是相对于 one-hot representation 的“长”而言的),将所有这些向量放在一起形成一个词向量空间,而每一向量则为该空间中的一个点,在这个空间上引入“距离”,则可以根据词之间的距离来判断它们之间的(词法.语义上的)相…
原文:http://www.zhihu.com/question/21714667 4 个回答 83赞同反对,不会显示你的姓名 皮果提 刘鑫.莫教授要养猫.Starling Niohuru 等人赞同 要将自然语言交给机器学习中的算法来处理,通常需要首先将语言数学化,词向量就是用来将语言中的词进行数学化的一种方式. 一种最简单的词向量方式是 one-hot representation,就是用一个很长的向量来表示一个词,向量的长度为词典的大小,向量的分量只有一个 1,其他全为 0, 1 的位置对应…
1 分布式缓存 Flink提供了一个分布式缓存,类似于hadoop,可以使用户在并行函数中很方便的读取本地文件,并把它放在taskmanager节点中,防止task重复拉取. 此缓存的工作机制如下:程序注册一个文件或者目录(本地或者远程文件系统,例如hdfs或者s3),通过ExecutionEnvironment注册缓存文件并为它起一个名称.当程序执行,Flink自动将文件或者目录复制到所有taskmanager节点的本地文件系统,仅会执行一次.用户可以通过这个指定的名称查找文件或者目录,然后从…
我们经常说到的多核处理器,是指一个处理器(CPU)上有多个处理核心(CORE),共享内存多核系统我们可以将CPU想象为一个密封的包,在这个包内有多个互相连接的CORES,每个CORE共享一个主存,所有的处理核心都可以访问主存. 分布式内存系统是由多个处理器(CPU)组成,每个处理器可以位于不同的计算机上,并且都有自己私有的内存.MPI(message passing interface)是运行在分布式计算机系统上的并行应用程序所使用的最流行的通信协议.在分布式计算机系统中,当某个处理器上的作业需…
DeepNLP的核心关键/NLP语言模型 /word embedding/word2vec Indexing: 〇.序 一.DeepNLP的核心关键:语言表示(Representation) 二.NLP词的表示方法类型 1.词的独热表示one-hot representation 2.词的分布式表示distributed representation 三.NLP语言模型 四.词的分布式表示 1. 基于矩阵的分布表示 2. 基于聚类的分布表示 3. 基于神经网络的分布表示,词嵌入( word em…
上一篇文章提到了数据挖掘.机器学习.深度学习的区别:http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6159355.html 深度学习具体的内容可以看这里: 参考了这篇文章:https://zhuanlan.zhihu.com/p/20582907?refer=wangchuan  <王川: 深度学习有多深, 学了究竟有几分? (一)> 笔记:神经网络的研究,因为人工智能的一位大牛Marvin Minsky的不看好,并且出书说明其局限性,而出现二十年的长期低潮.   在…
本文简述了以下内容: 神经概率语言模型NPLM,训练语言模型并同时得到词表示 word2vec:CBOW / Skip-gram,直接以得到词表示为目标的模型 (一)原始CBOW(Continuous Bag-of-Words)模型 (二)原始Skip-gram模型 (三)word analogy 神经概率语言模型NPLM 上篇文简单整理了一下不同视角下的词表示模型.近年来,word embedding可以说已经成为了各种神经网络方法(CNN.RNN乃至各种网络结构,深层也好不深也罢)处理NLP…
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…
神经科学,依靠单一深度学习算法解决不同任务.视觉信号传送到听觉区域,大脑听学习处理区域学会“看”(Von Melchner et al., 2000).计算单元互相作用变智能.新认知机(Fukushima,1980),哺乳动物视觉系统结构,处理图片强大模型架构,现代卷积网络基础(LeCun et al., 1998c).神经网络基于整流线性单元(rectified linear unit)神经单元模型.原始认知机(Fukushima,1975)更复杂.简化现代版,Nair and Hinton(…