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    BERT發(fā)展史（三）全方位多角度理解Word2Vec

    BERT發(fā)展史（三）全方位多角度理解Word2Vec 建議先閱讀之前兩篇文章： BERT發(fā)展史（一）從詞嵌入講起 BERT發(fā)展史（二）語言模型 0. 寫在前面 在上一篇介紹的...

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    BERT發(fā)展史（二）語言模型

    0. 寫在前面 上一篇文章中主要介紹了基于統(tǒng)計方法的詞嵌入，這些方法都是使用很長的向量來表示一個詞語炉擅，且詞語的“含義”分布在高維度向量的一個或少數(shù)幾個分量上（稀疏）。這些方法...

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    Bert學習

    深度學習在NLP領(lǐng)域的發(fā)展 一闰蛔、詞向量歷史 1.1 第一階段： Word embeddignd Word 2Vec Glove 通過無監(jiān)督的語料痕钢，來學習到比較好的詞向量，基于...

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    Wide & Deep Learning for Recommender Systems / 中譯文

    原文：arxiv 摘要 在輸入數(shù)據(jù)具有稀疏性的大規(guī)某ぃ回歸和分類問題中盖喷，廣泛使用了帶有非線性特征變換的廣義線性模型進行求解。通過一組寬泛（a wide set）的外積特征轉(zhuǎn)換（...

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    Tensorflow——tensorflow的激活函數(shù)

    目錄 sigmoid 函數(shù) tanh函數(shù) relu 函數(shù) softplus 函數(shù) leakrelu 函數(shù) ELU 函數(shù) SELU函數(shù) 1.sigmoid 函數(shù) 這是傳統(tǒng)的神經(jīng)...

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    NLP筆記——詞向量Why and How

    從今天起难咕，我們一起來學習詞向量word2vector（簡稱w2v）相關(guān)的知識课梳。雖然，對于NLP來說余佃，w2v技術(shù)和操作已經(jīng)爛大街了暮刃，隨便一個NLP任務(wù)，底層基本都要搞一個w2v...

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