李宏毅ML lecture-14 unsupervised Learning Word Embeddng

最新推荐文章于 2022-08-04 20:51:36 发布
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分类专栏： 深度学习 机器学习 文章标签： word2vec
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本次讲座由李宏毅教授讲解无监督学习的重要概念及应用，重点介绍词嵌入(word embedding)技术，探讨如何在未标记文本中捕捉语义特征。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

【台大李宏毅ML课程】Lecture 14 Word Embedding笔记
code_caq的博客
03-22 1759
本节课主要讲了无监督学习——word embedding的一些基本概念 1.word embedding（word2vector） 传统的1 of N encoding（或者one-hot独热编码）的表示法过于稀疏，不可取。所以考虑将每个word映射到另一个空间里去 machine通过阅读很多documents来理解语义，从而可以达到word embedding的目的 2.How ab...
李宏毅ML lecture-14 unsupervised Learning--Word Embeddng
Arron_hou的博客
02-21 505
李宏毅ML lecture-14 unsupervised Learning--Word Embeddng 词嵌入(Word Embeddng),让计算机理解文章. 实现方法有两种: https://nlp.stanford.edu/projects/glove/ word vector paper Tomas Mikolov https://blog.youkuaiyun.com/m0epnwsty...
李宏毅2021机器学习笔记（十三）
qq_44698709的博客
08-04 292
Transformer 简单来说就是Sequence-to-Sequence 输入一个序列，输出一个结果 这个是台语到中文的翻译器 但是如果你特质化模型，效果当然更好。当然Seq2Seq也能做 还有如下。 Transformer原理 Encoder 这就是一级框架。下面我们来讲Encoder 其实Transformer的Encoder就是用了Self-attention。 解释一下：每个Block都包括好几个............
机器学习 李宏毅 L25-Word Embedding
okgagaga的博客
02-01 1249
Word Embedding 主要用于文字的无监督学习，机器能够在无监督情况下，通过阅读大量数据后能够理解词语的含义。最简单的编码方式是1-of-N encoding，但是较为复杂。由于classification能够实现化繁为简，因此可以对于词汇进行classification，使用word embedding，每一个词汇使用一个连续的向量进行描述，每一维均代表某种含义。 每一个词汇的意义可
李宏毅（2020）作业4-hw4_RNN-判断句子的情感类别
顾道长生的科研笔记
10-09 1448
文章目录作业说明数据集介绍Recurrent Neural NetworksDownload DatasetUtilsTrain Word to Vector词嵌入 word2vecData PreprocessDatasetModelTrainTestMainPredict and Write to csv file 作业说明 1. 本次数据集包括training_data,training_label和training_nolabel三个txt文件，训练集包括有标签（积极的还是消极的）的和没有标签的.
机器学习-李宏毅-Lecture0-Introduction课程笔记
兰陵鸡王的博客
01-02 286
链接 video pdf AI ML DL关系 人工智能（AI）是我们要追求的目标。 机器学习（ML）是使用的手段，指机器通过学习可以和人一样聪明。 而深度学习（DL）是机器学习中的一种方法，指很多层网络叠加起来。 如下图所示。 Why ML？ 使用规则可以解决一部分问题，但是难以考虑到所有的情况，永远无法超越创造者，没有freestyle。 What is ML? 机器学习其实所做的就是寻找一...
【李宏毅2020 ML/DL】P66 Self-supervised Learning
记录学习痕迹的公众号：Piper蛋窝
08-05 1222
2020年的展示，介绍了些关于自编码的前沿技术。
李宏毅机器学习（2017full）-Lecture 0-1: Introduction of Machine Learning
星琳之梦的博客
08-02 479
Introduction of Machine Learning 机器学习： 写程序让机器有学习的能力 机器学习的步骤： Model-定出function set 让mechine 可以衡量model中的function好不好，和自己的数据集和label是否相符 让机器可以自动挑出最好的方法f∗f∗f^*。 regression - 输出是数值。 classificati...
李宏毅《Deep Learning》学习笔记 - transformer
好记性不如烂笔头
06-11 1113
视频：https://www.youtube.com/watch?v=ugWDIIOHtPA&list=PLJV_el3uVTsOK_ZK5L0Iv_EQoL1JefRL4&index=61&t=1s 课件：http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses/ML_2019/Lecture/Transformer%20(v5).pdf Transformer是Seq2Seq with Self-attension BERT是unsupervised
机器学习 第一讲learning map --李宏毅课程
e_eps的博客
03-01 744
本讲主要讲述机器学习的各种概念，连接：http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses/ML_2016/Lecture/Learning%20Map%20%28v2%29.ecm.mp4/index.html    机器学习本质上就是找一个function set下面将相关概念的个人理解写出来一.scenario（应用的各种场景，主要是根据应用的输入输模型出来...
课程向：深度学习与人类语言处理 ——李宏毅，2020 (P2&3)
阿芒Aris的博客
08-16 2251
语音辨识系统中的输入和输出 输入：语音，形式化表示为 长度为T，维度为d 的向量 输出：文字，形式化表示为 各种 token
NLP必学：Word2Vec、Glove和ELMO
fs1341825137的博客
11-06 5056
文章目录前言一、one-hot表示二、词嵌入表示法三、word embedding的作用1. 迁移学习2.类比推理四、Word2VecSkip-gramCBOWWordVec的优化1. 分级softmax分类器2.负采样五、GloVe六、ELMO总结 前言 词汇表示（Word Representation）一直是自然语言处理（NLP）中最基础也是最重要的任务之一。 深度学习已经给这一领域带来了革命性的变革。其中一个很关键的概念就是词嵌入（word embeddings），这是语言表示的一种方式，我们可以理解
李宏毅机器学习2020春季作业三hw4
qq_46126258的博客
07-09 2669
文章目录作业介绍1、util2、Train Word to Vector3、Data Preprocess(数据预处理)4、Dataset（创建该类方便使用dataloader）5、model6、train 参考文章： 本文的原理及部分内容参考于大佬：https://blog.youkuaiyun.com/iteapoy/article/details/105931612 老师的标准参考答案，需翻墙（VPN）：https://colab.research.google.com/drive/16d1Xox0OW-VNux
常用的词嵌入（Word Embedding）方法及其原理（超详细的李宏毅视频课笔记）
双鸭山•克里菲斯•北方孤星之堕
08-01 1万+
介绍最早的电脑读取文字的 每一个词汇都当做一个符号，都用向量来描述，这个方法是不足的，这样词汇和词汇之间的相关性反应不出来。 后来有了word class，将词汇进行分类。 这个方法也比较粗糙，比如动物也分了很多种 Word Embedding 每一个的词汇都用向量来描述，但是每一个维度是一个属性。 怎么做？这是一个无监督方法，通过让模型阅读大量词汇，就可以知道这个embedding的feature vector长什么样子。 就是找一个network，输入是一个词汇，输出就是那个embedding， 输
机器学习通俗易懂系列之Word2vec
就俩字，咱们要做精通，不做熟悉
07-17 1023
本来工作后比较懒，很久不写博客了，因为实习小同学时不时问到一些问题，网上的资料比较分散、不够通俗透彻，决定重新开启这个系列，这一篇是word2vec
DeepNLP的表示学习·词嵌入来龙去脉·深度学习（Deep Learning）·自然语言处理（NLP）·表示（Representation）
Mr.Scofield
04-04 3万+
DeepNLP的表示学习·词嵌入来龙去脉·深度学习（Deep Learning）·自然语言处理（NLP）·表示（Representation） 词向量、word embedding、分布式表示、word2vec、glove 术语解释！ 自然语言处理表示学习 词向量、word2vec无门槛理解！ 其实顺便分享下，在我个人的方法论思维中，一个带有完整上下文以及结构构建良好的知识框架，在某种程度上，比一些细枝末节的详细知识点来的重要的多了！因为，一旦构建了一个完备的知识结构框架，那么剩下你要做的是将一些零零碎
Word Embedding与Word2Vec
热门推荐
白马负金羁
09-05 4万+
词嵌入（Word Embedding）是NLP中的一个重要话题。随着深度学习的兴起，研究人员开始设计基于神经网络的词嵌入方法，其中最为重要，也是当前最流行的Word Embedding方法就是Tomas Mikolov在谷歌工作时发明的Word2Vec方法，同时谷歌还开源了Word2Vec这个工具箱的源码。gensim在原有的基于C语言的Word2Vec工具箱之上进行了封装，使其能够在Python中更加轻松地被调用
word embedding and word2vec 理解
herr_kun的博客
03-04 1404
该篇博文纯属个人观点，本着共同交流学习的想法，其中有错误和不足还请大佬们指正。在NLP处理中，词向量是网络的基本输入，那么该如何获得词向量呢？    两种方法，一种是one-hot representation(中文：独热表示，不建议记中文名，以后均是英文)，另一种是distribute representation。一、One-hot representation    问什么称之为one-ho...
浅谈词嵌入（word embedding）
puredreammer的博客
10-24 1万+
今天在李宏毅老师的公开课上学习了word embedding，中文就是词嵌入的意思。故将学习内容整理一下，方便以后回顾。 1. 引入 计算机如何理解一句话，一篇文章的意思呢？计算机是用来做数值运算的，故需要将单词或者词组转换成数字，才能进行存入计算机进行计算机。怎么将文字转化成数字呢？ 第一种方法是：one-hot方法 比如说有cat，dog，apple三个词汇。那么就生成一个
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