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word2vec的原理
“无意中发现了一个巨牛的人工智能教程,忍不住分享一下给大家。教程不仅是零基础,通俗易懂,而且非常风趣幽默,像看小说一样!觉得太牛了,所以分享给大家。点这里可以 ......
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Word Embedding 简述
前言 自然语言处理,基础部分是语言模型,即如何描述自然语句所需要的数学模型,在此之上,词的表达是重要的学习任务。 概率语言模型 现在应用范围最广的就 ......
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word2vector 一些问题及思考
本文是看了论文《Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality》的学习笔记。 话不多说。 贴上cbow 和skip-gram的示意图,一个是 ......
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Self-Supervised Representation Learning
Self-Supervised Representation Learning 2019-11-11 21:12:14 This blog is copied from: https://lilianweng.github.io/lil-log/2019/11/10/self-supervised ......
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了解CNN这一篇就够了:卷积神经网络技术及发展
【新智元导读】深度学习很火,说起深度学习中一个很重要的概念——卷积神经网络(CNN)似乎也人人皆知。不过,CNN究竟是什么,涉及哪些概念,经过如何发展,真正要有逻辑地归 ......
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计算广告CTR预估系列(九)--NFM模型理论与实践
计算广告CTR预估系列(九)–NFM模型理论与实践 计算广告CTR预估系列(九)–NFM模型理论与实践 一、引言二、Model Feature Interaction 2.1 介绍2.2 FM ......
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word2vec 动机:为什么要学习词向量(Word Embeddings) 传统的自然语言处理系统把词(word)当作一个离散的原子符号。比如,猫可以使用Id537来表示,Id143表示狗。这些 ......
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多任务深度学习(MultiTask Learning)
多任务学习给出多个监督信息(标签),利用任务之间的相关性互相促进。 案例1-人脸识别 香港中文大学汤晓鸥组发表在NIPS14的论文《Deep Learning Face Representatio ......
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《CNN Image Retrieval in PyTorch: Training and evaluati-ng CNNs for Image Retrieval in PyTorch》代码思路解读
这是一个基于微调卷积神经网络的图像检索的代码实现,这里我就基于代码做一个实现思路的个人解读,如果有不对的地方或者不够详细的地方,欢迎大家指出。 代码的GitHu ......
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CVPR2020 论文解读:少点目标检测
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