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    LDA 原理說明

    LDA為latent Dirichlet allocation的簡稱,是一個生成式模型,是一種主題模型,無監(jiān)督度學習方法。其基本假設是一篇文檔是...

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    seq2seq和attention原理詳解

    1、Seq2seq Seq2seq由兩個RNN/LSTM構(gòu)成,其中encoder RNN產(chǎn)生原始sentence的encoding,decode...

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    word2vector embeddding原理詳解

    1、引入 word2vector的原本意思即為把詞向量化,那么為什么要這么做呢?one-hot也可以表示詞袋中的詞,但是比如motel可以one...

  • 阿里Sequential Deep Matching Model 精讀和理解

    本文主要在于精讀該論文,提取一些信息,一方面幫助掌握和深入理解模型構(gòu)建的結(jié)構(gòu),另一方面大家要結(jié)合自己做項目的需求進行總結(jié)和拓展,以保模型運用恰當...

  • LSTM簡易說明

    有一定神經(jīng)網(wǎng)絡基礎的建議直接閱讀原文即可,該篇說明主要翻譯來自該文章,目的是為LSTM-DSSM模型的理解做簡易說明。原文地址:https://...

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    tensorflow中常見操作總結(jié)--tf.feature_column.embedding_column

    本次驗證的目的在于:使用tf.feature_column.embedding_column函數(shù)進行訓練得到的vector,在預測時直接使用tf...

  • 使用tensorflow來做word2vector(2)--實際操作

    上篇文章對word2vector做了簡單的描述,本篇主要是進行基礎實踐, 基本翻譯來自:https://adventuresinmach...

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    使用tensorflow來做word2vector(1)--簡易基本知識

    有關(guān)word2vector的原理這里不贅述,本篇僅闡述怎么使用tensorflow來做一個實際操作案例。這里的一些說明,均為實際操作總結(jié),或來自...

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    tensorflow中常見操作總結(jié)--讀取數(shù)據(jù)

    關(guān)于讀取dataframe數(shù)據(jù)為dataset,并做batch處理。 注意,tf中的dataset api讀取數(shù)據(jù)時,使用了并行(paralle...

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