tf.nn.embedding_lookup() 的用途主要是選取一個張量里面索引對應(yīng)的元素。 原理??假設(shè)一共有個物體,每個物體有自己唯一的id,那么從物體的集合到有一個t...
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一、word2vec訓(xùn)練參數(shù) 先根據(jù)輸入的train_file文件創(chuàng)建兩個數(shù)組,vocab和vocab_hash,vocab是詞庫數(shù)組,一維數(shù)組,每一個對象都是vocab_w...
python的re模塊--細(xì)說正則表達(dá)式 可能是東半球最詳細(xì)最全面的re教程,翻譯自官方文檔,因?yàn)楣俜轿臋n寫的是真的好,所以,盡量保持原本的東西,做最少的改動,保持原汁原味!...
Python畫圖之總結(jié)待整理 https://morvanzhou.github.io/tutorials/data-manipulation/plt/http://blog...
本文提到的「B-樹」,就是「B樹」,都是 B-tree 的翻譯,里面不是減號-,是連接符-。因?yàn)橛腥税?B-tree 翻成 「B-樹」,讓人以為「B樹」和「B-樹」是兩種樹,...
最大熵模型屬于運(yùn)用最大熵原理的多分類模型,這個模型在面試中經(jīng)常會與邏輯回歸一起問,比如,為什么說二者是類似的?要解答這個問題,需要對兩個模型的原理都有清晰的理解,很多面試者雖...
損失函數(shù)(loss function)是用來估量你模型的預(yù)測值f(x)與真實(shí)值Y的不一致程度,它是一個非負(fù)實(shí)值函數(shù),通常使用L(Y, f(x))來表示,損失函數(shù)越小,模型的魯...