理解 Word2Vec 之 Skip-Gram 模型 天雨粟 模型师傅 / 果粉 https://zhuanlan.zhihu.com/p/27234078 508 人赞同了该文章 注明:我发现知乎有些公式在手机端不显示,但在PC端可以正常显示.后面的文章我会尽量用图片或者纯文本来表示公式,方便手机端阅读. 写在之前 专栏终于申请成功啦,不过现在正在申请改名中,可能要审核几天.后面我会不定期在专栏中更新机器学习和深度学习的一些内容,主要包括机器学习的比赛代码.深度学习的算法思想以及深度学习的实战…

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…

因为项目需要,接触和使用了Netty,Netty是高性能NIO通信框架,在业界拥有很好的口碑,但知其然不知其所以然. 所以本系列文章将从基础开始学起,深入细致的学习NIO.本文主要是介绍五种I/O模型,概念是枯燥的,不过还是得理解才行. LINUX与UNIX中一些概念 在网络管理,Linux UNIX很相似.UNIX系统一直被用做高端应用或服务器系统,因此拥有一套完善的网络管理机制和规则, Linux沿用了这些出色的规则,使网络的可配置能力很强,为系统管理提供了极大的灵活性. 通俗一点讲,就是在…

BEGINNING SHAREPOINT® 2013 DEVELOPMENT 第2章节--SharePoint 2013 App 模型概览 理解三个SharePoint 部署模型 Apps         由于SharePoint 2013 正逐步移动到云,有三类部署模型可用来帮助你完毕这个目标(关于SharePoint Apps): SharePoint-hosted: Autohosted: Provider-hosted:         每一类部署模型都含有特色,使它成为针对不同类型Ap…

前提 之前有个打算在学习RabbitMQ之前,把AMQP详细阅读一次,挑出里面的重点内容.后来找了下RabbitMQ的官方文档,发现了有一篇文档专门介绍了RabbitMQ中实现的AMQP模型部分,于是直接基于此文档和个人理解写下这篇文章. AMQP协议 AMQP全称是Advanced Message Queuing Protocol,它是一个(分布式)消息传递协议,使用和符合此协议的客户端能够基于使用和符合此协议的消息传递中间件代理(Broker,也就是经纪人,个人感觉叫代理合口一些)进行通信.…

前言 上篇文章我们一起对jvm的内存模型有了比较清晰的认识,小伙伴们可以参考JVM内存模型不再是秘密这篇文章做一个复习. 本篇文章我们将针对jvm堆内存的分代模型做一个详细的解析,和大家一起轻松理解jvm的分代模型. 相信看过其他文章的小伙伴们可能都知道,jvm的分代模型包括:年轻代.老年代.永久代. 那么它们分别代表着什么角色呢?我们先来看一段代码 public class Main { public static void main(String[] args) { while (true)…

https://www.jianshu.com/p/471d9bfbd72f 独热编码 独热编码即 One-Hot 编码,又称一位有效编码,其方法是使用N位状态寄存器来对N个状态进行编码,每个状态都有它独立的寄存器位,并且在任意时候,其中只有一位有效.举个例子,假设我们有四个样本(行),每个样本有三个特征(列),如图:     我们的feature_1有两种可能的取值,比如是男/女,这里男用1表示,女用2表示.feature_2 和feature_3各有4种取值(状态).one-hot编码就是保…

https://www.leiphone.com/news/201706/eV8j3Nu8SMqGBnQB.html https://blog.csdn.net/dn_mug/article/details/69852740 word2vec是如何得到词向量的? skip-gram中,训练样本的形式是(input word, output word),其中output word是input word的上下文.为了减少模型噪音并加速训练速度,我们在构造batch之前要对样本进行采样,剔除停用词等噪…

RNN RNN的发源: 单层的神经网络(只有一个细胞,f(wx+b),只有输入,没有输出和hidden state) 多个神经细胞(增加细胞个数和hidden state,hidden是f(wx+b),但是依然没有输出) 这里RNN同时和当前的输入有关系,并且是上一层的输出有关系. 初步的RNN(增加输出softmax(Wx+b),输出和hidden state的区别是对wx+b操作的函数不同) 备注多层的神经细胞和全连接层的区别: 全连接层只有:输入.输出和权重矩阵, 如下图. 初步的RNN和…

一.简介 Word2vec 是 Word Embedding 的方法之一,属于NLP 领域.它是将词转化为「可计算」「结构化」的向量的过程.它是 2013 年由谷歌的 Mikolov 提出了一套新的词嵌入方法. Word2vec 在整个 NLP 里的位置可以用下图表示: 二.词向量(Word Embedding) 在说明 Word2vec 之前,需要先解释一下 Word Embedding. 它就是将「不可计算」「非结构化」的词转化为「可计算」「结构化」的向量.这一步解决的是“将现实问题转化为数…