争渡的博客

用预训练的词嵌入（如Word2Vec或GloVe）来表示文本，可以捕捉到词汇的语义信息，然后通过计算向量之间的距离（如余弦距离）来衡量相似性。: 这是一个衡量两个字符串相似度的经典方法，它通过计算将一个字符串转换成另一个字符串所需的最少单字符编辑操作次数（插入、删除或替换）来表示。: 在这种方法中，文本首先被转换为向量（例如，使用词袋模型），然后计算这两个向量之间的余弦角度，以此来度量它们的相似性。: 这种方法计算两组之间的交集与并集的比例，通常用于衡量基于集合（如单词集合）的相似度。

模型的时间复杂度主要取决于输入序列的长度N和模型中隐藏层的数量H。对于一个具有L个层的模型，其时间复杂度为O(LN^2H)，其中N ^2来自于注意力机制的计算。因此，对于较长的输入序列和更深的模型，的时间复杂度可能会非常高。这里表示算法的时间复杂度是O(LN ^ 2H)，其中LNH是三个参数。在这个算法中，输入的规模为L，每个输入的处理需要O(N ^ 2)的时间，一共要进行H次处理。因此，总的时间复杂度就是O(LN^2H)。H代表中多头注意力机制的数量。N代表输入序列的时间步长，也就是序列的长度。L。

解决方法：设置：verbose=0model.fit(X, Y, verbose=0)或者确保您的数据集大于批量大小。

pip install bert4keras==0.8.3pip install uwsgipip install flaskimport numpy as npimport pandas as pdfrom bert4keras.backend import kerasfrom bert4keras.models import build_transformer_modelfrom bert4keras.snippets import sequence_padding, DataGener

可能原因RuntimeError: 模型从未编译。解决方法： 在 fit 模型前对模型进行编译 compile(optimizer, loss=None, metrics=None, loss_weights=None, sample_weight_mode=None, weighted_metrics=None, target_tensors=None)ValueError: 可能原因提供的输入数据与模型期望的不匹配的情况。解决方法 检查 fit 函数中的 数据输入...

解决方法：检查 模型编译 compile(optimizer, loss=None, metrics=None, loss_weights=None, sample_weight_mode=None, weighted_metrics=None, target_tensors=None)可能原因：optimizer, loss, metrics 或 sample_weight_mode 这些参数不合法。...

1.关于Keras1）简介Keras是由纯python编写的基于theano/tensorflow的深度学习框架。Keras是一个高层神经网络API，支持快速实验，能够把你的idea迅速转换为结果，如果有如下需求，可以优先选择Keras：简易和快速的原型设计（keras具有高度模块化，极简，和可扩充特性）支持CNN和RNN，或二者的结合无缝CPU和GPU切换2）设计原则用户友好：Keras是为人类而不是天顶星人设计的API。用户的使用体验始终是我们考虑的首要和中心内容。Keras遵循减

Bert的原理资料已经很多这里不多陈述，仅仅用一个实际例子来说明。文章用详细的步骤演示BERT的使用过程。

深入浅出 Word2vec–图文解读原理 一Skipgram我们不仅要考虑目标单词的前两个单词，还要考虑其后两个单词如果这么做，我们实际上构建并训练的模型就如下所示：上述的这种架构被称为连续词袋(CBOW)，在一篇关于word2vec的论文中有阐述。还有另一种架构，它不根据前后文(前后单词)来猜测目标单词，而是推测当前单词可能的前后单词。我们设想一下滑动窗在训练数据时如下图所示：绿框中的词语是输入词，粉框则是可能的输出结果这里粉框颜色深度呈现不同，是因为滑动窗给训练集产生了4个独立的样本

文章很长请耐心阅读，但一定会有收获！！！嵌入（embedding）是机器学习中最迷人的想法之一。如果你曾经使用Siri、Google Assistant、Alexa、Google翻译，甚至智能手机键盘进行下一词预测，那么你很有可能从这个已经成为自然语言处理模型核心的想法中受益。在过去的几十年中，嵌入技术用于神经网络模型已有相当大的发展。尤其是最近，其发展包括导致BERT和GPT2等尖端模型的语境化嵌入BERT：什么是bert请戳这里Word2vec是一种有效创建词嵌入的方法，它自2013年以来就

0.概念：语音信号处理/模式识别/统计分析，1.算法:常用的深度学习算法，包括cnn/dnn/rnn/lstm;GMM/SVM/CRF/MaxEnt/HMM;对CTC 有经验;2.框架:熟悉至少一种深度学习框架，包括 kaldi, tensorflow, caffe, mxnet 等；常用工具如 Caffe, CNTK, TensorFlow, Pytorch, Kaldi, CTC 技术熟握 Kaldi, SRiLM, RNNLM, TensorFlow 等社区开源工具中的一种及以上

最近项目需求使用rasa，在安装rasa的时候出现报错Microsoft Visual C++ 14.0 is required，在网上找了很多资料，也是安装了2015和2017的vs_TeamExplorer但是都没有解决问题，最后直接安装了Microsoft Visual C++ 14.0一步到位解决问题方法，直接下载Microsoft Visual C++ 14.0安装包安装进行pip insatall rasa 解决问题。*****链接：https://pan.baidu.com/s/1Zmd