一、模型 随机负采样方法，是后来对word2vec输出层做的一种改进，舍弃复杂的层次分类和huffman树 在已知词w上下文的情况下，对应的输出正样本就是w，负样本就是剩下的所有词，非常多，所以我们用某种方法，采样很小的部分，集合为NEG（w）。每个词u都有自己的辅助参数θ 我们希望最大化的函数为， ...
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2018-05-12 14:21:24
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一、输出层结构 注意到，huffman树的每一层，都有参数和激活函数sigmoid存在，实际上是一个神经网络。影响该节点的二分类走向。这和一般的多分类问题中，各种分类是同处于平等的最后一层，是不同的。 二、模型推导 我们重点关注输出层huffman树过程的模型推导。对于每个走到huffman树根节点 ...
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2018-05-12 13:16:36
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一、目的 词频越高的词，希望编码长度越短。 在huffman树中，叶子节点是各个词，叶子节点的权重是词频。每个词都有权重×距离根节点的长度，即词频*编码长度。Huffman树保证了上述所有词的上述乘积的和是最小的，即该编码方式的总代价是最小的。 二、huffman树的构造算法：这里略去，总之有确定的 ...
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2018-05-11 13:48:54
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git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning ...
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2018-05-08 12:15:39
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https://blog.csdn.net/thinking_boy1992/article/details/53321827 https://www.jianshu.com/p/b2da4d94a122 https://zhuanlan.zhihu.com/p/22477976 一、概述 本文主要 ...
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2018-05-07 14:49:17
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真正掌握一种算法，最实际的方法，完全手写出来。 LSTM（Long Short Tem Memory）特殊递归神经网络，神经元保存历史记忆，解决自然语言处理统计方法只能考虑最近n个词语而忽略更久前词语的问题。用途：word representation（embedding）(词语向量)、sequen ...
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2018-05-01 15:27:29
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Tutorial on word2vector Project page: https://radimrehurek.com/gensim/models/word2vec.html 1. install gensim: https://radimrehurek.com/gensim/install. ...
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2018-04-28 19:35:31
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导读 本文简单的介绍了Google 于 2013 年开源推出的一个用于获取 word vector 的工具包（word2vec），并且简单的介绍了其中的两个训练模型（Skip gram，CBOW），以及两种加速的方法（Hierarchical Softmax，Negative Sampling）。 ...
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2018-04-24 21:54:36
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0. 风一更 有几天没有更新了，因为不知道小白喵的学习情况。小黑喵学习深度学习主要还是更偏NLP一点。在文本数据使用word2vec处理为向量矩阵这部分是视觉方向接触不到的，之前想更这部分内容，不过既然是个方法与工具，就觉得意义不是很大，本质上要处理文本还是将其转换为适合神经网络的矩阵向量输入。 前 ...
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2018-04-20 10:57:56
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