原文: http://blog.csdn.net/xuyue1987/article/details/6706600 在上一篇文章当中,介绍到了通过Silverlight获取web.config中的值,最后提到了加密的问题,因此首先对该安全问题做一个简单的描述. 问题描述 1. 下方是我的web.config文件,当中配置这一个媒体文件服务器的IP地址 <?xml version="1.0"?> <!-- For more information on how to …

基于word2vec的文档向量模型的应用 word2vec的原理以及训练过程具体细节就不介绍了,推荐两篇文档:<word2vec parameter learning explained>.和<word2vec中的数学>. 在<word2vec中的数学>中谈到了训练语言模型的一些方法:比如n-gram和神经网络.在使用神经网络训练语言模型时得到的"副产物",就是word2vec词向量.基于神经网络训练语言模型有2种方案:cbow和skip-gram,…

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…

转自:https://blog.csdn.net/fendouaini/article/details/79905328 1.回顾DNN训练词向量 上次说到了通过DNN模型训练词获得词向量,这次来讲解下如何用word2vec训练词获取词向量. 回顾下之前所说的DNN训练词向量的模型: DNN模型中我们使用CBOW或者Skip-gram模式结合随机梯度下降,这样每次都只是取训练样本中几个词训练,每完成一次训练就反向传播更新一下神经网络中W和W’. 我们发现其中DNN模型仍存在两个缺点: 首先,每次…

组员:201421123015 陈麟凤 201421123019 张志杰 201421123020 黄海鸿 coding 地址 :https://coding.net/u/zhang1995/p/worktwo/git/tree/master/ 需求分析: 1.除了整数的四则运算还要支持分数的四则运算: 2.运算符为 +, −, ×, ÷: 3.能处理用户的输入,包括分数: 4.程序基于GUI界面: 5.能记录用户做题的对错数量,下次使用程序时能在之前的数量上增加: 6.有计时功能,能显示用户开…

成员:卢少锐 201421123027.刘存201421033023 coding.net地址 1.需求分析:除了实现四则运算的功能外,还添加了计时器功能和语言选择功能 2.程序设计:这次作业是基于上次作业写的四则运算代码的,我跟卢少锐同学经过讨论,决定用他上次作业的代码,然后进行了一些修改,得到calculator()类,;在此基础上我们又加了一个szyswindows()类,这个类的作用如下: 1).实现计时功能: 2).实现语言选择功能: 3).实现图形用户界面. 下面是这两个类的思维导图…

上一篇博客用词袋模型,包括词频矩阵.Tf-Idf矩阵.LSA和n-gram构造文本特征,做了Kaggle上的电影评论情感分类题. 这篇博客还是关于文本特征工程的,用词嵌入的方法来构造文本特征,也就是用word2vec.glove和fasttext词向量进行文本表示,训练随机森林分类器. 一.训练word2vec和fasttext词向量 Kaggle情感分析题给出了三个数据集,一个是带标签的训练集,共25000条评论,一个是测试集,无标签的,用来做预测并提交结果,这两个数据集是上一篇文章里我们用过…

<?php  function randomColor()  {      $str = '#';      for($i = 0 ; $i < 6 ; $i++)     {          $randNum = rand(0 , 15);          switch ($randNum)          {              case 10: $randNum = 'A'; break;              case 11: $randNum = 'B'; break…

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…

本文主要工作是将文本方法 (word2vec) 和知识库方法 (transE) 相融合作知识表示,即将外部知识库信息(三元组)加入word2vec语言模型,作为正则项指导词向量的学习,将得到的词向量用于分类任务,效果有一定提升. 一. word2vec 模型 word2vec 是 Google 在 2013 年开源推出的一款将词表征为实数值向量的高效工具,使用的是 Distributed representation (Hinton, 1986) 的词向量表示方式,基本思想是通过训练将每个词映射…