晨, 汪
-
卷积神经网络理解(一):滤波器的意义
卷积神经网络的发展 卷积神经网络的重要性 卷积神经网络与图像识别 滤波器 一.卷积神经网络的发展 卷积神经网络受到视觉细胞研究的启发,1962年,Hubel和Wiesel发现初级视…
-
半监督学习下的高维图构建
简述 介绍 概述 总结 一.简述 本次翻译一篇Liu Wei的一篇论文,之前介绍谱聚类的时候大家都知道,用谱聚类对样本进行分割,大概的流程就是先将原始数据通过不同的规则构建出相似度…
-
详解谱聚类原理
一. 拉普拉斯矩阵性质 二.拉普拉斯矩阵与图分割的联系 三.Ratiocut 四.总结 一.拉普拉斯矩阵性质 这篇文章可能会有些枯燥,着重分享了谱聚类的原理中的一些思想,以及自己本…
-
谱聚类概述
简述 图相关的符号符号 相似度矩阵S 拉普拉斯矩阵L性质 谱聚类算法 总结 一、简述 聚类是对探索性数据分析最广泛使用的技术,在现在各个科学领域中处理没有类标的数据时,人们总是…
-
基于Doc2vec训练句子向量
目录 一.Doc2vec原理 二.代码实现 三.总结 一.Doc2vec原理 前文总结了Word2vec训练词向量的细节,讲解了一个词是如何通过word2vec模型训练出唯一的…
-
基于word2vec训练词向量(二)
作者:汪晨 一.基于Hierarchical Softmax的word2vec模型的缺点 二.Negative SampliNg模型 三.Negative Sampling优化原理…
-
基于word2vec训练词向量(一)
1.回顾DNN训练词向量 上次说到了通过DNN模型训练词获得词向量,这次来讲解下如何用word2vec训练词获取词向量。 回顾下之前所说的DNN训练词向量的模型: DNN模型中我们…
-
DNN模型训练词向量原理
荔枝boy 1词向量 在NLP里,最细的粒度是词语,由词语再组成句子,段落,文章。所以处理NLP问题时,怎么合理的表示词语就成了NLP领域中最先需要解决的问题。 因为语言模型的输入…