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Word2Vec
Word2Vec-01Word2Vec-01Skip-gram模型模型介绍层级softmax负采样subsample参考文献Skip-gram模型模型介绍 给定词序列w1,w2,...,wi−c,...,wi−1,wi,wi+1...,wi+c,...,wTw_1,w_2,...,w_{i-c},...,w_{i-1},w_i,w_{i+1}...,w_{i+c},...,w_T:sk原创 2018-01-03 09:50:45 · 848 阅读 · 0 评论 -
SLIM模型
SLIM: Sparse Linear Methods (TopN推荐) 本文摘要: SLIM 模型介绍 SLIM 模型优势和劣势 目录 SLIM Sparse Linear Methods TopN推荐目录SLIM 模型模型表示模型学习过程特点参考SLIM 模型模型表示 基本模型表示: M∼MS\boldsymbol M \boldsymbol原创 2017-12-12 10:36:46 · 3989 阅读 · 4 评论 -
Doc2Vec模型介绍及使用
Doc2Vec模型Doc2Vec模型摘要背景段落向量PV-DM模型PV-DBOW模型gensim实现Doc2Vec说明参考文献摘要通过本文,你将了解到:Doc2Vec模型是如何产生的Doc2Vec模型细节Doc2Vec模型的特点Doc2Vec的使用及代码(gensim)背景 Doc2Vec模型的产生要从词向量表示(论文word2vec模型)开始说起,该文章介绍了两种词的向原创 2018-01-07 16:35:31 · 15519 阅读 · 0 评论 -
Sentence2Vec模型介绍
Sentence2VecSentence2Vec前言算法介绍参考文献前言 本文是对论文A Simple but Tough-to-Beat Baseline for Sentence Embeddings中算法的简要描述,具体细节请参考代码实现。算法介绍 1. 对一个句子中所有词的词向量进行加权平均,每个词向量的权重可以表示为aa+p(w)\frac{a}{a+p(w)},其中aa为参数,原创 2018-01-04 20:03:56 · 12907 阅读 · 5 评论
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