李宏毅老师课程：Unsupervised Learning - Word Embedding

最新推荐文章于 2022-09-19 18:40:23 发布
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词嵌入：word embedding

Introduction

用vector来表示一个word，最传统的做法是1-of-N Encoding，可以把有同样性质的word进行聚类，划分成多个class，然后用word所属的class来表示这个word，最后把每一个word都投影到高维空间上进行Word Embedding
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word embedding是一个无监督的方法(unsupervised)，只要让机器阅读大量的文章，它就可以知道每一个词汇embedding之后的特征向量应该长什么样子
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我们的任务就是训练一个neural network，input是词汇，output则是它所对应的word embedding vector

Word Embedding

基本精神就是，每一个词汇的含义都可以根据它的上下文来得到
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Count based

假如 w i w_i wi​和 w j w_j wj​这两个词汇常常在同一篇文章中出现，它们的word vector分别用 V ( w i

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18.Unsupervised Learning-Word Embedding
xjtuse123的博客
10-18 350
1.word embedding的含义 Word embedding指的是机器从许多文档中非监督学习到词语的含义 表示词语的含义有许多方法，最简单的是1-of-N encoding，但这个方法可以独立表示每个词，但词与词之间的关联并不能表示出来，并且0-1序列过于庞大了。Word class也是一种方法，将词汇分为不同的类，但这种分类太粗糙了。较好的方法即使今天介绍的w...
李宏毅机器学习16—Unsupervised learning：word embedding
weixin_57178683的博客
05-02 473
Unsupervised learning：word embedding 无监督学习：词嵌入 摘要：这节课通过介绍word embedding，说明什么是无监督学习以及wordembedding的两种实现方法，简单介绍了一些运用wordembedding方法的实际应用。， 目录 一、什么是word embedding 二、两种实现方法： 1.count based 2.prediction based 三、如何训练这个神经网络 四、Prediction-based model的其他类...
机器学习教程 - Unsupervised Learning: Word Embedding
01-30
Unsupervised Learning: Word Embedding How to exploit the context? Prediction-based – Training Prediction-based – Language Modeling Prediction-based – Sharing Parameters Prediction-based – Various Architectures
Unsupervised Learning: Word Embedding
likyoo的博客
01-27 386
Unsupervised Learning: Word Embedding Word Embedding 是 Dimension Reduction 的一种应用。 要用一个vector来表示一个word，有什么方法呢： 1-of-N Encoding: 每一个词汇对应vector的一维，如： 这种方式没法体现出word之间的关系，无法表达出语义 Word Class: ...
李宏毅老师课程：Unsupervised Learning: PCA
APythonC的博客
09-04 522
无监督学习：PCAPCAFormulaDecorrelationAnother Point of ViewWeakness of PCAPCA for PokemonPCA for MNISTPCA for Face PCA 如果reduce to 1D，我们使用z1=w1∗xz_1=w^1*xz1​=w1∗x，使得xxx投影到w1w^1w1上，即达到了降维的目的，那么我们如何来评价降维的好坏呢？ 我们可以使用降维之后数据的variance来评价，variance越大越好 如果reduce to 2D，那
2021李宏毅机器学习笔记--18Unsupervised Learning -- Neighbor Embedding
guoxinxin0605的博客
08-07 633
2021李宏毅机器学习笔记--18 Unsupervised Learning -- Neighbor Embedding 摘要一、Manifold Learning(流形学习)二、Locally Linear Embedding(LLE,局部线性嵌入)三、Laplacian Eigenmaps(拉普拉斯特征映射)3.1 简介二级目录二级目录四、总结二级目录三级目录 摘要 wijw_{ij}wij​ wiw^iwi 本节是进行非线性降维的一些算法。包括局部线性嵌入LLE、拉普拉斯特征映射和t分布随
李宏毅-DeepLearning-2017-Unsupervised Learning:Neighbor Embedding
zjguilai的博客
05-21 905
数据降维的方法： Manifold Learning(流行学习) 1、什么是流形 流形学习的观点：认为我们所能观察到的数据实际上是由一个低维流行映射到高维空间的。由于数据内部特征的限制，一些高维中的数据会产生维度上的冗余，实际上这些数据只要比较低的维度就能唯一的表示。所以直观上来讲，一个流形好比是一个d维的空间，在一个m维的空间中（m>d）被扭曲之后的结果。需要注意的是流形并不是一个形状，而...
【李宏毅2020 ML/DL】P58 Unsupervised Learning - Neighbor Embedding | LLE, t-SNE
记录学习痕迹的公众号：Piper蛋窝
08-04 721
一些降维可视化技术，重点落在最后的 t-SNE 。
[机器学习入门] 李宏毅机器学习笔记-15 （Unsupervised Learning: Word Embedding；无监督学习：词嵌入）
Holeung blog
06-16 3365
[机器学习入门] 李宏毅机器学习笔记-15 （Unsupervised Learning: Word Embedding；无监督学习：词嵌入） PDF VIDEOWord Embedding Word Embedding 是前面讲到的dimension reduction一个很好的应用。 1-of-N Encoding，是把所有的word用一个向量表示，每个向量都不一样，我们没办法
【机器学习】李宏毅——Unsupervised Learning
FavoriteStar的博客
09-19 546
本文详细地介绍了关于非线性降维的内容，以及生成模型的相关内容，包括LLE算法、VAE算法、GAN算法等
机器学习17-1：unsupervised learning应用——word embedding
qqqinrui的博客
04-17 223
待
李宏毅深度学习--《Unsupervised Learning: Word Embedding》
GuoShao_的博客
09-15 501
学习笔记
机器学习-21-Unsupervised Learning-05-Word Embedding(无监督学习之词嵌入)
迷雾总会解
12-19 1241
本文介绍NLP中词嵌入(Word Embedding)相关的基本知识，基于降维思想提供了count-based和prediction-based两种方法，并介绍了该思想在机器问答、机器翻译、图像分类、文档嵌入等方面的应用
Unsupervised Learning: Word Embedding(词嵌入)
ygp12345的博客
10-19 216
文章目录词嵌入介绍如何利用上下文count basedprediction based词嵌入的一些细节 词嵌入介绍 • Machine learns the meaning of words from reading a lot of documents without supervision。 机器在没有监督的情况下从许多文件学到词语的意义。 我们可以像下图一样将这些词语分成三类，但是仅仅是按word class分的话看不出来这些类之间有什么联系，所以用word embedding的方式，我们就可以看到
李宏毅老师课程：Unsupervised Learning:Introduction
APythonC的博客
09-04 303
无监督学习 - 介绍OverviewClusteringIntroductionHAC（层次聚类）Dimension Reduction（降维）IntroductionWhy Dimension Reduction Help?How to do Dimension Reduction？ Overview 无监督学习(Unsupervised Learning)可以分为两种： 化繁为简： 聚类(Clustering) 降维(Dimension Reduction) 无中生有(Generation) Cl
[李宏毅-机器学习]无监督学习 unsupervised learning
炼丹师
02-14 1337
Clustering 聚类 K-means Hierarchical Agglomerative Clustering Dimension Reduction 降维 PCA 找到一个方向w1，使得数据x投影在这个方向上，方差最大，这样在这个维度上还可以轻易区分各个数据z1 当需要投影到多维的时候，再找一个方向w2，使得x投影在这上方差最大，其中w2和w1是垂直的 ...
15、【李宏毅机器学习（2017）】Unsupervised Learning: Neighbor Embedding（无监督学习：邻域嵌套）
Jimmyzqb的博客
08-29 4116
上一篇博客介绍了无监督学习在文字中的降维方法——Word Embedding，本篇博客将继续介绍无监督学习算法的降维方法——Neighbor Embedding。 目录 Locally Linear Embedding (LLE) Laplacian Eigenmaps T-distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) t-SNE算...
李宏毅 DeepLearning-2017-Unsupervised Learning PCA-linear Dimension Reduction
zjguilai的博客
05-11 260
化繁为简：把比较复杂的input变成比较简单的output 无中生有：generation 找个可以画图的function 降维表达的意义： 不同的image用同一个cluster,做降维处理，那么如何确定设置多少个cluster呢？？？ 第一把输入数据分成K个cluster 每个cluster都找一个center，作为初始center,(k random Xn from X)从train ...
李宏毅unsupervised learning-Neighbor Embedding 课堂笔记
aian8769的博客
09-12 181
凭借的是降维前的空间中，每一个点和它的邻居之间的关系进行降维。 也叫流形学习Manifold Learning。 那个点离黄色点更远还是离红色点更远呢，表面上好像黄色点更远，但是按照形状其实红色更远，就像要降维之后再观察 方法一：局部线性嵌入（LLE） LLE目的也是降维，第一步找出wij K不能太大也不能太小。 方法二：Laplacian Eige...
李宏毅深度强化学习：Q-Learning解析
李宏毅老师的深度强化学习课程深入浅出地讲解了Q-Learning的核心概念，包括Critic和Actor的区分、Critic的估价方式以及连续动作的处理，对于想要深入理解和应用强化学习的人士是非常宝贵的资源。通过学习这些内容，...
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