李宏毅2020机器学习深度学习(4) Word Embedding

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#自然语言处理 #神经网络 #深度学习

word embedding，就是找到一个映射或者函数，生成在一个新的空间上的表达，该表达就是word representation。
把X所属空间的单词映射为到Y空间的多维向量。
在这里插入图片描述
根据上下文学习词汇的含义。
基于统计的方法：
注：向量内积（inner product）
在这里插入图片描述
基于预测的方法
假设想要根据wi−1w_{i-1}wi−1​预测wiw_iw

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李宏毅2020机器学习课程笔记（三）- CNN、半监督学习、RNN
⚡
08-13 5395
包含李宏毅机器学习视频P17-P23的课程梗概
李宏毅2020年机器学习作业4—RNN学习笔记
上海交通大学电院毕业，现互联网大厂开发工程师
05-18 2182
李宏毅2020年机器学习作业4—RNN学习笔记前言一、问题描述二、实现过程2.1 读取数据2.2 词向量处理2.3 数据预处理2.4 定义Dataset2.5 模型定义2.6 训练模型2.7 预测三、优化3.1加入无标签的数据3.2 测试时pytest错误解决方案3.3 self_training方法3.4 去除标点符号 + Bi-LSTM+ Attention四、参考与声明 前言 声明：本文参考了李宏毅机器学习2020年作业例程，基本上是将代码复现了一遍，开发平台是Pycharm社区版2021。 开发环境
李宏毅机器学习16—Unsupervised learning：word embedding
weixin_57178683的博客
05-02 494
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...
李宏毅：Word Embedding
qq_42146775的博客
07-08 349
1-of-N Encoding 每个单词用一个vector代替，世界上有多少个word，vector有多少个维度 这样的vector得不到任何的联系，比如bag和cat你无法知道都是动物 解决：使用word class 但是光用class是不够的，我们少了一些信息，class1和class2代表动物和动物可以做的动作，这一层也没有体现出来 解决：Word Embedding，它每一个word project一个高维度的space上面（维度往往比1-of-N Encoding维度低）,我们使得接近的词汇位置
李宏毅机器学习-深度学习介绍
这是我升级、打怪的人生之旅，欢迎大家来见证
08-22 241
1.深度学习的三个步骤 2.神经网络 神经网络中有很多不同的连接方式，因此会产生不同的网络结构。神经网络的节点，类似于人脑的神经元。我们有很多逻辑回归函数，每个逻辑回归都有自己的权重和自己的偏差，这些权重和偏差就是参数。 完全连接前馈神经网络 ...
李宏毅2020机器学习深度学习：Transformer
梆子井欢喜坨的博客
03-23 1121
目录简单总结：背景注意力机制 简单总结： 带有“Self-attention”机制的seq2seq模型 背景 在处理序列问题时 RNN难以并行 CNN可以并行，但是要堆很多层 注意力机制 全面替代了RNN，输出序列基于整个输入序列 为什么要除 根号d？ 论文有注解 通过矩阵运算，可以进行并行操作 ...
【笔记】机器学习 - 李宏毅 - 16 - Word Embedding
YanqiangWang的专栏
08-22 271
从one-hot到word embedding 词表示最直觉的做法是1-of-N Encoding, 向量维度和词表大小一样，每个词在其中某一维为1，其他维为0。这种表示法无法体现出词之间的关系。 word class方法是将意思相似或者同种属性的词归为一类，但这种划分太粗糙了，而且需要很多人工设计。 word embedding也是一种降维操作，不过是通过无监督的方法从文本中学出来的。...
Transformer（李宏毅）机器学习 2023 Spring HW5 (Boss Baseline)
最新发布
m0_66773231的博客
01-04 1136
许多机器学习任务，如语音识别、机器翻译与语音翻译等，都有一个共同的特点：它们都需要将一个输入序列转换为一个输出序列，并且输入序列和输出序列的长度通常是不固定的。Seq2Seq（Sequence-to-Sequence）模型正是为了解决这类问题而设计的。Seq2Seq 模型是一种用于处理序列数据的深度学习模型，主要用于将一个输入序列转换为另一个输出序列。传统的Seq2Seq模型主要基于循环神经网络（RNN），特别是长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）。​。
Self-Attention（李宏毅）机器学习 2023 Spring HW4 (Boss Baseline)
m0_66773231的博客
01-03 1231
该方法的核心思想是在计算键和值时，引入两个线性投影矩阵。例如，在语言处理中，“狗咬人”和“人咬狗”的词嵌入是相同的，如果没有位置信息，模型就无法区分这两个句子截然不同的含义。神经网络的输出也呈现出多样性，常见的输出形式包括用于回归任务的单一输出，或者用于分类任务的类别标签，用于表示数据的特征或嵌入的向量，用于生成序列数据的序列，或者图结构等。与以往的加性间隔方法不同，本文提出的方法通过对特征和权重的归一化，确保了间隔能够有效地导致较大的角度间隔，从而增强了类别之间的区分性，进一步提高了模型的性能和稳定性。
机器学习 李宏毅 L25-Word Embedding
okgagaga的博客
02-01 1262
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 机器学习 课程作业代码
08-17
李宏毅 机器学习 课程作业代码李宏毅 机器学习 课程作业代码李宏毅 机器学习 课程作业代码李宏毅 机器学习 课程作业代码李宏毅 机器学习 课程作业代码李宏毅 机器学习 课程作业代码李宏毅 机器学习 课程作业代码李宏毅 机器学习 课程作业代码李宏毅 机器学习 课程作业代码李宏毅 机器学习 课程作业代码李宏毅 机器学习 课程作业代码李宏毅 机器学习 课程作业代码李宏毅 机器学习 课程作业代码李宏毅 机器学习 课程作业代码李宏毅 机器学习 课程作业代码李宏毅 机器学习 课程作业代码李宏毅 机器学习 课程作业代码李宏毅 机器学习 课程作业代码李宏毅 机器学习 课程作业代码
李宏毅机器学习——深度学习概述
weixin_45366750的博客
08-22 200
一、深度学习的适用场景 图像分类、语音识别等存在潜意识行为的场景中 二、深度学习的步骤 Step1：神经网络（Neural network） Step2：模型评估（Goodness of function） Step3：选择最优函数（Pick best function） 三、神经网络的构造 神经网络是神经元的连接，神经元实际上是一个函数，每个函数中都包含了权重和偏差，所有神经元的权重和偏差共同组成了神经网络的参数。 （一）神经元的连接方式 1.完全连接前馈神经网络（Fully Connect Feedfo
李宏毅机器学习（三）Word Embedding
qq_35222729的博客
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学习内容 前情提要 使用一个vector来表示一个word，怎么做？ 1-of-N Encoding 缺点： dog 和 cat是不能归为一类的，只能单独的表示 Word CLass 将同类别的归为一类； 但是更高层的token表示不清. 比如dog + flower = creature Word Embedding 将word映射到高维度上，通常有50维度、100维度这个样子的dimension； 但是也比-of-N Encoding维度少的多，这是dimension reduce的化身。 而且不
机器学习和深度学习 -- 李宏毅（笔记与个人理解1-6）
weixin_65403042的博客
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李宏毅机器学习课程6~~~深度学习入门
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07-30 1615
深度学习历史深度学习经典步骤神经网络的符合标记含义Wij 代表的是从神经元ｊ到神经元ｉ，这样写的目的是便于表达，否则最后的表达式子就是Wij的转置，细节见下面。每个神经元的偏执值组成一个向量ｂ单个神经元的输出结果 所有神经元输出的结果深度学习示例数字识别将图片reshape到一列（按行reshape或者按列reshape均可），类别可用0ne-hot来标记。深度学习损失函数批量算损失，梯度下降法去
李宏毅《Machine Learning》笔记 -- 无监督学习--word embedding
weixin_39847930的博客
09-20 270
1-of-N encoding (one hot) --> word embedding count based: 基于词共现 如glove vector prediction based: training， 预测下一个词汇。用于language modeling，预测一个句子出现的几率。 取出第一层参数 可作为词向量 不用deep原因 是不需要 不用还可以很快 CBOW...
李宏毅深度学习--《Unsupervised Learning: Word Embedding》
GuoShao_的博客
09-15 525
学习笔记
[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
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[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
【李宏毅机器学习2021】Task04 深度学习介绍和反向传播机制
QAQterrible的博客
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【李宏毅机器学习2021】本系列是针对datawhale《李宏毅机器学习-2022 10月》的学习笔记。本次是对深度学习介绍和反向传播机制的学习总结。本节针对上节课内容，对batch、梯度下降方法进行讲解。通过本次学习加深了对optimization方法的理解，同时明白对深度学习的优化方向和解决办法。 = =原本17年的视频将bp来着，到21年视频里么有找到bp的。把之前将loss的过完了，和题目出入较大。后面把bp的视频和笔记补上，其实第二次笔记已经写了BP相关的逻辑。
李宏毅2020机器学习代码合集
资源摘要信息:"本资源为机器学习领域著名教育者李宏毅老师所整理的2020年机器学习模型的代码集合。李宏毅老师在中国的机器学习教育领域享有极高的声誉，被广泛认为是该领域最受欢迎的讲师之一。他的课程通常涵盖了...
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