不管是GMM，还是k-means，都面临一个问题，就是k的个数如何选取？比如在bag-of-words模型中，用k-means训练码书，那么应该选取多少个码字呢？为了不在这个参数的选取上花费太多时间，可以考虑层次聚类。 假设有N个待聚类的样本，对于层次聚类来说，基本步骤就是： 1、（初始化）把每个样 ...
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2021-01-20 11:55:49
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1.基于BOW的图像检索 https://blog.csdn.net/qq_42617827/article/details/90048221 2.SIFT算法的应用--目标识别之Bag-of-words模型 https://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/detail ...
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2020-07-18 22:12:00
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转自https://www.cnblogs.com/jermmyhsu/p/8195727.html 有待学习 Bag of Feature 是一种图像特征提取方法，它借鉴了文本分类的思路（Bag of Words），从图像抽象出很多具有代表性的「关键词」，形成一个字典，再统计每张图片中出现的「关键 ...
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2020-07-01 23:39:29
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1.word2vec词向量原理解析 word2vec，即词向量，就是一个词用一个向量来表示。是2013年Google提出的。word2vec工具主要包含两个模型：跳字模型（skip-gram）和连续词袋模型（continuous bag of words，简称CBOW），以及两种高效训练的方法：负采 ...
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2020-06-28 15:07:37
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目录 word2vec 简介 CBOW与Skip-Gram模型 优化方法 优点 word2vec API讲解 三个最常见的应用 一句话简述：2013年Google发明，使用跳字节模型（skip-gram）或连续词袋模型（continuous bag of words ，CBOW）训练词向量（初始位o... ...
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2020-06-16 20:35:06
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零、背景简介 Word Embedding可有效表示不同词间的语义相似度（通常用欧式或余弦距离计算），使用BOW(Bag of words)或TF-IDF也能有效表示文档内不同关键词间的距离，但是上述2种方法在表示不同文档间的语义相似性时就显得不那么好用了。因此作者提出基于Word Embeddin ...
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2020-06-08 00:48:54
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一、算法简介 1、原理 Bag-of-Words模型源于文本分类技术，在信息检索中，它假定对于一个文本，忽略其词序和语法、句法。Bag-of-words词袋模型最初被用在信息检索领域，对于一篇文档来说，假定不考虑文档内的词的顺序关系和语法，只考虑该文档是否出现过这个单词。 Bag-of-Featur ...
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2020-05-25 00:03:23
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目录 一、图像检索基本概述 二、基于Bag of words模型的图像检索 1.Bag-of-words models模型 2.应用 三 、Bag of features算法 四、实验与结果 1.图像的sift特征提取及创建词汇 2.建立数据库+创建图像索引 3.在数据库中搜索图像 4.测试 五、总 ...
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2020-05-24 17:00:12
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[TOC] 文本表示哪些方法？ 基于one hot、tf idf等的bag of words； 基于词向量的固定表征：word2vec、fastText、glove 基于词向量的动态表征：elmo、GPT、bert one hot存在的问题 one hot表征无法反应词与词之间的相关性问题，即语义鸿 ...
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2020-04-04 14:34:28
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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、Sh ...
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2019-06-05 12:41:03
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