文章 29

访客 1803

声望 137

第5名

Blog

04构建Word2Vec词嵌入模型

如果我们想把单词输入机器学习模型,除非使用基于树的方法,否则需要把单词转换成一些数字向量。一种直接的方法是使用「独热编码」方法将单词转换为稀疏表示,向量中只有一个元素设置为 1,其余为 0。所以,我们可以使用如下的向量表示句子「The cat sat on the mat」:我们在此将一个六个字的句子转换为一个 6*5 的矩阵,其中 5 是词汇量(「the」有重复)。然而,在实际应用中,我们希望深度学习模型能够在词汇量很大(10,000 字以上)的情况下进行学习。从这里能看到使用「独热码」表示单词的效率问题——对这些词汇建模的任何神经网络的输入层至少都有 10,000 个节点。不仅如此,这种方法剥离了单词的所有局部语境——也就是说它会去掉句子中(或句子之间)紧密相连的单词的信息。

03简单实战RNN(基于TensorFlow)一

接下来,定义一个类叫做SeriesPredictor。如步骤2所示,构造函数里面设置模型超参数,权重和成本函数。

02通俗讲解RNN目录

将其中承载的价值传播给他人,如此的劳动始于公元前2500年前,北京人在山顶洞墙壁之上的努力。。。记录,创造文明!今天,RNN 是我们给出的答案 —— 我们为记录思想和分享知识提供更专业的工具。

01TensorFlow 循环神经网络RNN的实现代码简单讲解目录

我们理解您对便捷写作工具的需求,记录知识,整理笔记、表达观点,将其中承载的价值传播给他人,如此的劳动始于公元前2500年前,北京人在山顶洞墙壁之上的努力。。。记录,创造文明!今天,RNN 是我们给出的答案 —— 我们为记录思想和分享知识提供更专业的工具。

 ©2017 studyai.com 版权所有

关于我们