相关代码 报错： 报错信息中的`4000`是目标语言的词汇量，可能是设置的值过小导致，改成比5545大的数就OK了。 ...
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2018-09-18 13:05:34
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网络表征学习（network representation learning，NRL）&网络嵌入（network embedding，NE）&图嵌入（Graph Embedding Method，GE）：用低维、稠密、实值的向量表示网络中的节点，也即映射到K维的隐空间。 近年来，网络表征学习领域是复 ...
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2018-08-22 22:01:03
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"参考博客 Errors_In_Life" 1. Caffe ,全称 Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding ,中文名： 卷积神经网络框架 2. 基本概念 Blobs : Caffe使用blobs结构来存储，交换和处理网络中正向和反 ...
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2018-08-21 19:40:57
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jfdslan | SST 1 | sst 2 | | 1D CNN | 36.4 | 81.0 kimCNN | 46.7 | 86.3 1D 2D CNN | 49.8 | 87.5 nisdhkfd boewhrkjhb ...
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2018-08-19 20:34:48
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文本 文本预处理 1. 中文分词：分词工具： "jieba" / "snownlp" /...，是否需要去除停用词？ 2. word embedding：工具：word2vec/ doc2vec/ TF IDF/ CountVectorizer/ HashVectorizer/ ....作为模型输入 ...
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2018-07-23 19:57:03
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如何用textgenrnn处理中文 1. 什么是textgenrnn? textgenrnn是建立在Keras和TensorFlow之上的，可用于生成 和`词级别`文本。网络体系结构使用注意力加权来加速训练过程并提高质量，并允许调整大量超参数，如RNN模型大小、RNN层和双向RNN。对细节感兴趣的读 ...
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2018-07-22 19:20:16
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tf.nn.nce_loss是word2vec的skip-gram模型的负例采样方式的函数，下面分析其源代码。 1 上下文代码 其中， train_inputs中的就是中心词，train_label中的就是语料库中该中心词在滑动窗口内的上下文词。 所以，train_inputs中会有连续n-1（n为 ...
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2018-07-09 17:17:32
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一、前述 Caffe，全称Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding。是一种常用的深度学习框架，主要应用在视频、图像处理方面的应用上。caffe是一个清晰，可读性高，快速的深度学习框架。作者是贾扬清，加州大学伯克利的ph.D，现就职于F ...
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2018-06-30 14:43:08
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2013年，Google开源了一款用于词向量计算的工具——word2vec，引起了工业界和学术界的关注。首先，word2vec可以在百万数量级的词典和上亿的数据集上进行高效地训练；其次，该工具得到的训练结果——词向量（word embedding），可以很好地度量词与词之间的相似性。随着深度学习（D ...
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2018-06-28 19:55:57
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tensorflow 的dynamic_rnn方法，我们用一个小例子来说明其用法，假设你的RNN的输入input是[2,20,128]，其中2是batch_size,20是文本最大长度，128是embedding_size，可以看出，有两个example，我们假设第二个文本长度只有13，剩下的7个是 ...
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2018-06-26 10:55:13
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