Triplet Loss 在人脸识别中，Triplet loss被用来进行人脸嵌入的训练。如果你对triplet loss很陌生，可以看一下吴恩达关于这一块的课程。Triplet loss实现起来并不容易，特别是想要将它加到tensorflow的计算图中。 通过本文，你讲学到如何定义triplet ...
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2018-10-24 11:57:29
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一直以来感觉好多地方都吧Word Embedding和word2vec混起来一起说，所以导致对这俩的区别不是很清楚。 其实简单说来就是word embedding包含了word2vec，word2vec是word embedding的一种，将词用向量表示。 1.最简单的word embedding是 ...
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2018-10-21 13:05:18
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"这篇论文" 提出了 SIF sentence embedding 方法, 作者提供的代码在 "Github" . 引入 作为一种 无监督 计算句子之间相似度的方法, sif sentence embedding 使用预训练好的词向量, 使用加权平均的方法, 对句子中所有词对应的词向量进行计算, 得 ...
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2018-10-14 23:10:07
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名称：FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering 时间：2015.04.13 来源：CVPR 2015 来自谷歌的一篇 ...
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2018-10-10 21:51:38
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title: LLE (locally linear embedding) LLE (locally linear embedding) 参考： "LLE原理总结" 个人理解 PCA 降维的缺陷 ：高维空间各个样本之间存在一些线性关系，降维之后并没有保留这些关系。比如，在高维空间中，其最短路径并不是 ...
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2018-10-07 11:28:08
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Background and Motivation: 现有的处理文本的常规流程第一步就是：Word embedding。也有一些 embedding 的方法是考虑了 phrase 和 sentences 的。这些方法大致可以分为两种： universal sentence（general 的句子）和 ...
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2018-10-05 14:04:08
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转自：http://blog.csdn.net/malefactor/article/details/51078135 CNN是目前自然语言处理中和RNN并驾齐驱的两种最常见的深度学习模型。图1展示了在NLP任务中使用CNN模型的典型网络结构。一般而言，输入的字或者词用Word Embedding的 ...
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2018-10-02 20:26:34
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偷懒若干天后回归。。在上一篇中我们得到了NLPCC2013的中文微博数据，将其按照8：1：1的比例分成了训练集，验证集和测试集。下一步就是对数据进行预处理以及embedding。这是第一次尝试一边写博客一边把自己的想法记录下来，希望有所帮助。 分析：按照体量的大小可以将文本分为字级别->词级别->实 ...
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2018-10-02 20:10:56
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Embedding Layer是与特定自然语言处理上的神经网络模型联合学习的单词嵌入。 ...
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2018-09-26 14:55:30
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输入shape：形如（samples，sequence_length）的2D张量 输出shape：形如 (samples, sequence_length, output_dim) 的3D张量 重要参数 input_dim: 整数，字典长度，即输入数据最大下标+1 output_dim: 整数，代表 ...
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2018-09-24 00:40:19
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