深度学习之Skip-Gram和CBOW原理 数据科学 • 6天前 Word2vec 1. 独热编码(one-hot recording) 例如词典[latex]V = (apple, going, I, home, machi... 阅读 16 次 评论 0 条
词向量技术的学习 数据科学 • 6天前 下面我们来讲讲词向量的两种主要的方法CBOW和SkipGram,讲CBOW的时候我们采用的是hierarchical softmax(分层softmax)优化,... 阅读 20 次 评论 0 条
CSDN文章中的公式替换 数据科学 • 1周前 (01-13) 转载CSDN的文章时,如果里面含有公式,源码中会有很复杂的表式,为了能够正常显示,需要使用正则表达式做以下处理: 1.替换掉的公式行 #使用notepad++的... 阅读 20 次 评论 0 条
深入浅出Word2Vec原理解析 数据科学 • 1周前 (01-13) 1. 背景知识 Word2Vec是语言模型中的一种,它是从大量文本预料中以无监督方式学习语义知识的模型,被广泛地应用于自然语言处理中。 Word2Vec是用来生... 阅读 37 次 评论 0 条
漫谈Word2vec之skip-gram模型 数据科学 • 1周前 (01-12) word2vec是Google研究团队的成果之一,它作为一种主流的获取分布式词向量的工具,在自然语言处理、数据挖掘等领域有着广泛的应用。达观数据的文本挖掘业务有... 阅读 22 次 评论 0 条
word2vec原理详细解析 数据科学 • 1周前 (01-10) word2vec原理(一) CBOW与Skip-Gram模型基础 word2vec原理(二) 基于Hierarchical Softmax的模型 word2ve... 阅读 22 次 评论 0 条
node2vec源码解读 数据科学 • 3周前 (01-02) 给出paper连接与源代码: http://delivery.acm.org/10.1145/2940000/2939754/p855-grover.pdf?i... 阅读 28 次 评论 0 条
Alias Method离散分布随机取样 数据科学 • 3周前 (01-01) 在图的随机游走中,有一块需要随机取样, 比如当前到达v节点,那么下一次随机会到达哪个节点。这种问题其实就是离散分布的随机变量的取样问题。 查了一些资料, 发现A... 阅读 31 次 评论 0 条
python采用Basemap绘制中国地图 数据科学 • 3个月前 (11-06) 代码如下: from mpl_toolkits.basemap import Basemap import matplotlib.pyplot as plt i... 阅读 184 次 评论 0 条