發(fā)簡信
IP屬地：浙江
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LSA基本功能的復(fù)現(xiàn)潛在語義分析LSA（Latent Semantic Analysis ）也叫作潛在語義索引LSI（ Latent Semantic Indexi...
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CountVector基礎(chǔ)功能的復(fù)現(xiàn)sklearn.feature_extraction.text 中有4種文本特征提取方法： CountVectorizer TfidfVecto...
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【NLP】TextCNN
模型 四種模式 CNN-rand: 單詞向量是隨機(jī)初始化，向量隨著模型學(xué)習(xí)而改變 CNN-static: 使用預(yù)訓(xùn)練的靜態(tài)詞向量，向量不會(huì)隨著模...
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【深度學(xué)習(xí)】從seq2seq到Transformer學(xué)習(xí)記錄背景 Encoder-Decoder是個(gè)非常通用的計(jì)算框架，至于Encoder和Decoder具體使用什么模型都是由研究者自己定的，常見的比如 ...
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RNN、LSTM TF源碼
RNN LSTM 摘自：https://cuiqingcai.com/4925.html
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因子分解機(jī)（FM）系列總結(jié)背景 特征之間是關(guān)聯(lián)的，線性模型中需要人工的特征組合，表達(dá)能力受限 one-hot編碼帶來特征空間暴增，數(shù)據(jù)稀疏，需要的參數(shù)量暴增 在數(shù)據(jù)很稀疏...
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【RNN 推薦】Long and Short-Term Recommendations with Recurrent Neural NetworksUniversité Libre de Bruxelles UMAP’17 abstract 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已成功應(yīng)用于基于會(huì)話的推薦，并且是基于...
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【AE based RS】Deep Collaborative Filtering via Marginalized Denoising Auto-encoderACM 15 美國東北大學(xué) abstract 協(xié)同過濾（CF）已廣泛用于推薦系統(tǒng)中以解決許多現(xiàn)實(shí)問題。學(xué)習(xí)有效的潛在因子在協(xié)同過濾中起著最重要的...
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【Tag Recommendation】Flickr Tag Recommendation based on Collective Knowledge論文信息 WWW 2008 Yahoo! Research tagging（給item推薦tag）問題 標(biāo)簽應(yīng)用： 在一個(gè)應(yīng)用程序中，推薦的標(biāo)簽...