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RSS订阅原创 对于循环神经网络(RNN)的一些理解
在学完word2vec之后便进入了RNN的学习，感觉初次接触很难理解，但是进过我反复查阅资料，发现也并没有想象的难，对于如何搞明白RNN我认为需要的不仅是理解能力还需要有想象力，不过我相信大家一定能够理解的。（水字数。。。。
2025-02-17 09:51:06
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原创 使用通俗的语言解释一下Word2Vec 是如何生成词嵌入(word embeddings)的
在传统的 NLP 方法中，单词通常被表示为稀疏的 one-hot 向量。假设词汇表大小为 ，每个单词都对应于一个长度为 的向量，其中只有一个位置为 1，其余为 0。维度灾难：当词汇量很大时，one-hot 向量的维度也会很高，增加了计算复杂度。缺乏语义信息：one-hot 向量无法捕捉单词之间的语义和语法关系。因此，研究者们开始探索如何将单词表示为低维度的稠密向量（通常是 50-300 维），并且这些向量能够捕捉单词之间的语义和语法关系。One-Hot编码。
2025-02-11 14:55:35
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原创 机器学习必备公式之Softmax函数
Softmax 函数 是一种常用的归一化函数，通常用于多分类问题中。它将一个 K 维的实值向量转换为一个 K 维的概率分布，使得每个元素的值在 [0, 1] 之间，且所有元素的和为 1。公式：其中：作用：Softmax 函数的推导过程可以从概率模型和最大似然估计的角度来理解。以下是详细的推导过程：在多分类问题中，我们需要将一个 K 维的实值向量转换为一个概率分布 ，其中： 我们希望找到一种映射函数（即 Softmax 函数），能够实现这一转换。为了将实值向量转换为概率分布，我们可以利用指数函数的性质：因此，
2025-02-11 12:15:56
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原创 【记录】Java中Function的用法及扩展
包已经提供了很多预定义的函数式接口，就是没实现任何功能，仅用来封装lambda表达式的对象。该包中最常用的接口是Function<T,R>,这个接口有以下两个泛型。它产生一系列连锁函数，其中每个函数固定部分参数，并返回一个新函数，用于传回其它剩余参数的功能。在以往所有实例中，想要使用lambda表达式都需要先创建或调用已有的函数式接口，但。以下为使用Function接口及lambda表达式写出函数f(x)=x*2。以下为使用Function接口及lambda写出函数f(x)=a*b。
2024-03-03 16:42:54
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原创 【记录】Java Collections类方法大全
/Collections_replaceAll..... 该方法可以将集合中指定的旧值全部替换为指定的新值。//Collections__frequency... 该方法可以返回指定元素在指定集合中一共出现的次数。//Collections__swap.....指定List集合中的i元素和j元素进行交换。//Collections__copy.....将指定的旧集合中的元素拷贝到指定的新集合中。//****当新集合的长度小于旧集合时，抛出下标越界异常****//通过Comparable实现自定义排序。
2024-03-03 15:49:22
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空空如也
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