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

现象:训练loss一开始下降一部分,跌代到若干次(具体多少和你的learning rate大小有关,大就迭代小就发生,小就需要多几次迭代) 日志如下(下面的日志来源于网络,我自己的日志已经clear掉了,不过不影响): INFO:tensorflow:global step 272: loss = 0.2479 (0.158 sec/step) INFO:tensorflow:global step 273: loss = 0.3874 (0.159 sec/step) INFO:tensorf

主要两个方面 Probabilistic modeling 概率建模,神经网络模型尝试去预测一个概率分布 Cross-entropy作为误差函数使得我们可以对于观测到的数据 给予较高的概率值 同时可以解决saturation的问题 前面提到的线性隐层的降维作用(减少训练参数)     这是一个最初版的神经网络语言模型     选取什么要的loss function,为什么用cross-entropy,为什么不用squared loss呢? 首先 可以看到 cross-entropy更能从数值上体

How do we have usable meaning in a computer? Represents the words as discrete symbols, (离散型变量) Use the one-hot vector to represent the word in sentence, (Traditional way, we can use Distributional semantics) Distributional semantics: A word's meaning

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

word2vec模型 word2vec 模型有两种: Continuous Skip-gram Model 和 Continuous Bag of Words Model (CBOW). 本文主要讲解skip-gram, 因为Skip-gram用的多一些. 关于这两个模型的描述可以参考大神Mikolov的论文Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space. Skip-gram 利用一个句子中某个单词来推测上下文单词, CB

转自:https://iksinc.wordpress.com/tag/continuous-bag-of-words-cbow/ 清晰易懂. Vector space model is well known in information retrieval where each document is represented as a vector. The vector components represent weights or importance of each word in th

2010年11月19日 ⁄ 技术, 科研 ⁄ 共 1296字 ⁄ 评论数 26 ⁄ 被围观 4,150 阅读+ 由于自己以前发过一篇文章讲bow特征的matlab代码的优化的<Bag-Of-Words中K-Means聚类的效率优化>,其中的代码也用过Spatial Pyramid Code的代码里面的几个函数,不过大部分还是根据本地的需要,根据大数据量计算的需要自己整合修改的,经过不少同学的改错,现在已经基本没有错误了,注释没怎么写,以后慢慢补上,如果有什么问题可以交流. 下载地址是我的实验室

线性回归模型 "回归"这个词,既是Regression算法的名称,也代表了不同的计算结果.当然结果也是由算法决定的. 不同于前面讲过的多个分类算法或者逻辑回归,线性回归模型的结果是一个连续的值. 实际上我们第一篇的房价预测就属于线性回归算法,如果把这个模型用于预测,结果是一个连续值而不是有限的分类. 从代码上讲,那个例子更多的是为了延续从TensorFlow 1.x而来的解题思路,我不想在这个系列的第一篇就给大家印象,TensorFlow 2.0成为了完全不同的另一个东西.在Tenso

假设有一段文本:"I have a cat, his name is Huzihu. Huzihu is really cute and friendly. We are good friends." 那么怎么提取这段文本的特征呢? 一个简单的方法就是使用词袋模型(bag of words model).选定文本内一定的词放入词袋,统计词袋内所有词在文本中出现的次数(忽略语法和单词出现的顺序),将其用向量的形式表示出来. 词频统计可以用scikit-learn的CountVectori

一.高效的训练     1.Large-batch training 使用大的batch size可能会减小训练过程(收敛的慢?我之前训练的时候挺喜欢用较大的batch size),即在相同的迭代次数下, 相较于使用小的batch size,使用较大的batch size会导致在验证集上精度下降.文中介绍了四种方法. Linear scaling learning rate 梯度下降是一个随机过程,增大batch size不会改变随机梯度的期望,但是减小了方差(variance).换句话说,增大

生成器对应于认知器的逆过程. 这一切的起源都是当初一个极具启发性的思想:Sleep-wake algorithm——人睡眠时整理记忆做梦,是一个生成的过程,即通过最终的识别结果企图恢复接收到的刺激,当然,恢复得到的是梦境而已,那个梦中的视觉.听觉.触觉以及嗅觉等等全和现实有关却也无关.有关是认知层次的有关,无关是表现出的内容的无关.sleep时进行生成,wake时进行认知.这个过程交替进行就构成了sleep-wake算法.它是一个宽松模型,或者说是一个Monte Carlo采样的EM逼近训练过程

jupyter notebook: https://github.com/Penn000/NN/blob/master/notebook/LeNet/LeNet.ipynb LeNet训练MNIST import warnings warnings.filterwarnings('ignore') # 不打印 warning import tensorflow as tf import numpy as np import os 加载MNIST数据集 分别加载MNIST训练集.测试集.验证集 f

Variation Model的主要原理是将待检测的图像与一张标准图像作比较,找出待检测图像与标准图像(ideal image)的明显差异(也就是不良).标准图像可以采用几张OK品的图像训练(training)得到,也可以通过对一张OK品图像进行处理得到.训练后得到标准图像和一张variation图像(variation image),variation图像中包含了图像中每个像素点灰度值允许变化的范围.标准图像和variation图像用来创建一个variation model,如此,其他图像就可

转自:http://www.tensorflownews.com/2018/04/19/word2vec2/ 一.基于Hierarchical Softmax的word2vec模型的缺点 上篇说了Hierarchical Softmax ,使用霍夫曼树结构代替了传统的神经网络,可以提高模型训练的效率.但是如果基于Hierarchical Softmax的模型中所以词的位置是基于词频放置的霍夫曼树结构,词频越高的词在离根节点越近的叶子节点,词频越低的词在离根节点越远的叶子节点.也就是说当该模型在训

Keras是什么,以及相关的基础知识,这里就不做详细介绍,请参考Keras学习站点http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ Tensorflow作为backend时的训练逻辑梳理,主要是结合项目,研究了下源代码! 我们的项目是智能问答机器人,基于双向RNN(准确的说是GRU)网络,这里网络结构,就不做介绍,只研究其中的训练逻辑,我们的训练是基于fit_generator,即基于生成器模型,节省内存,有助效率提升. 什么是生成器以及生成器的工作原理,这里不

import pandas as pd import tensorflow as tf from sklearn.model_selection import train_test_split import numpy as np train_step = 5 train_path = 'train.csv' is_train = False learn_rate = 0.0001 epochs = 10 data = pd.read_csv(train_path) # 取部分特征字段用于分类,

Variation Model的主要原理是将待检测的图像与一张标准图像作比较,找出待检测图像与标准图像(ideal image)的明显差异(也就是不良). 标准图像可以采用几张OK品的图像训练(training)得到,也可以通过对一张OK品图像进行处理得到.训练后得到标准图像和一张variation图像(variation image),variation图像中包含了图像中每个像素点灰度值允许变化的范围.标准图像和variation图像用来创建一个variation model,如此,其他图像就

原文:http://blog.sina.com.cn/s/blog_57a1cae80101bit5.html 举例说明 svmtrain -s 0 -?c 1000 -t 1 -g 1 -r 1 -d 3 data_file 训练一个由多项式核(u'v+1)^3和C=1000组成的分类器. svmtrain -s 1 -n 0.1 -t 2 -g 0.5 -e 0.00001 data_file 在RBF核函数exp(-0.5|u-v|^2)和终止允许限0.00001的条件下,训练一个?-SV

import torch from torch import nn, optim from torch.autograd import Variable import torch.nn.functional as F CONTEXT_SIZE = 2 # 2 words to the left, 2 to the right raw_text = "We are about to study the idea of a computational process. Computational p

#include <iostream> #include <vector> #include <cstddef> #include <string> #include <sstream> #include <fstream> #include <algorithm> #include <cmath> #include <set> #include <limits> #include &l