77、大规模数据集的提取式文本摘要与多粒度大规模群体决策方法

文本摘要与群体决策方法研究

大规模数据集的提取式文本摘要与多粒度大规模群体决策方法

提取式文本摘要

Mini - batch K - Means算法

Mini - batch K - Means算法用于文本摘要中的聚类操作,以下是其具体步骤:

Algorithm 2. Mini - batch K - Means [16].
1: Given: k, mini - batch size b, iterations t, data set X
2: Initialize each c ∈C with an x picked randomly from X
3: v ←0
4: for i = 1 to t do
5:
    M ←b examples picked randomly from X
6:
    for x ∈M do
7:
        d[x] ←f(C, x)
        ▷Cache the center nearest to x
8:
    end for
9:
    for x ∈M do
10:
        c ←d[x]
        ▷Get cached center for this x
11:
        v[c] ←v[c] + 1
        ▷Update per - center counts
12:
        η ← 1 / v[c]
        ▷Get per - center learning rate
13:
        c ←(1 −η)c + ηx
        ▷Take gradient step
14:
    end for
15
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值