1. 查看Cuda版本 在“開始”處輸入“cmd”打開命令界面，并輸入“nvidia-smi”查看驅動支持的最高cuda版本。 如上圖，表示驅動支持的最高版本為11.8，因此...
發(fā)簡信
IP屬地：四川
-
Win10下Cuda Toolkit和cudnn安裝 -
scikitlearn——線性判別分析（Linear Discriminant Analysis）
class sklearn.discriminant_analysis.LinearDiscriminantAnalysis(solver='svd', shrinkage=...
-
gensim模型（4）——FastText模型
FastText模型 下面介紹了Gensim中的fastText模型并展示如何在Lee Corpus上使用它。 在這里，我們將學習使用fastText庫來訓練詞嵌入模型、保存...
-
Enriching Word Vectors with Subword Information——FastText算法學習
Model 模型在考慮形態(tài)（morphology）的同時，學習單詞表示。通過考慮子詞單元并將單詞表示為其字符n-grams之和，作者對形態(tài)進行建模。下面，將開始介紹訓練詞向量...
-
gensim模型（3）——Ensemble LDA
Ensemble LDA 主要介紹Gensim的EnsembleLda模型 該教程講解釋如何使用EnsembleLDA模型類。 EnsembleLda是從多個主題模型的結果中...
-
-
Latent Direchlet Allocation（LDA）介紹
本文為《Introduction to Latent Dirichlet Allocation》的中文翻譯學習。原文請參見http://blog.echen.me/2011/...
-
-
-
gensim模型（2）——Doc2Vec
Doc2Vec模型（Doc2Vec Model） 介紹Gensim的Doc2Vec模型且展示其在Lee Corpus[https://hekyll.services.adel...
-
Distributed Doc2Vec算法學習——Representations of Sentences and Documents算法學習 文章為Doc2Vec原文（Distributed Representations of Sentences and Documents[https://arxiv....
-
gensim模型（1）——Word2VecWord2Vec模型 介紹Gensim的Word2Vec模型且展示其在Lee Evaluation Corpus[https://hekyll.services.adelai...
-
Word2Vec教程（1）之Skip-Gram模型學習翻譯記錄本文為學習教程中的翻譯記錄。教程原文請參見Word2Vec Tutorial - The Skip-Gram Model[http://mccormickml.com/201...
-
gensim教程翻譯學習記錄（四）
相似性查詢（Similarity Queries） 展示一個語料庫中相似文檔的查詢。 首先，我們需要創(chuàng)建一個能夠工作的語料庫。這一步和前面的教程是一樣的；如果您已經完成了，請...
-
gensim教程翻譯學習記錄（三）
主題與變換（Topics and Transformations） 引入轉換并演示它們在語料庫中的使用。 在此教程中，我將會展示如何將一個文檔從一種向量表示轉換為另一種表示。...
-
gensim教程翻譯學習記錄（二）
語料庫和向量空間（Corpora and Vector Spaces） 展示將文本轉換為向量空間表示。 也介紹將語料庫流和持久性以各種格式引入磁盤。 首先，讓我們創(chuàng)建一個包含...
-
gensim教程翻譯學習記錄（一）
關鍵概念（Core Concepts） 該教程介紹了gensim中需要理解和使用的基本概念和術語：Documents、Corpora、Vectors以及Model。 geni...
