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

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深度學(xué)習(xí)在NLP領(lǐng)域的發(fā)展 一笆檀、詞向量歷史 1.1 第一階段： Word embeddignd Word 2Vec Glove 通過無監(jiān)督的語料忌堂，來學(xué)習(xí)到比較好的詞向量，基于...

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

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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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從今天起樱衷，我們一起來學(xué)習(xí)詞向量word2vector（簡稱w2v）相關(guān)的知識(shí)棋嘲。雖然，對于NLP來說矩桂，w2v技術(shù)和操作已經(jīng)爛大街了封字，隨便一個(gè)NLP任務(wù)，底層基本都要搞一個(gè)w2v...