随笔分类 - 深度学习
摘要：参考：https://blog.csdn.net/dss_dssssd/article/details/82977170 ， https://blog.csdn.net/weixin_37598106/article/details/106693120 tensorflow中的自定义层的build(
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摘要：本文主要参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/42200126解决了我的问题。 首先一定要下载正确包，我之前下载的是stanford-parser-full-2016-10-31这个，虽然也可以做依存句法分析，但不是我要的内容（害，就是想修改数据集，复现论文发现不行）。困了两
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摘要：本文讲解 skip-gram 模型以及优化和扩展。主要包括层次 Softmax、负采样、学习短语的表示。 先提一下词向量： 词向量（也叫词嵌入，word embedding），简单地说就是用一个低维向量表示一个词。由于独热编码（one-hot encoding）存在维度灾难，即稀疏性，且无法理解词与
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摘要：针对的问题： 维度灾难。常见于在要对许多离散随机变量之间的联合分布进行建模的情况下； 如何考虑到超过1个或2个单词的上下文； 如何考虑到单词之间的相似性。 引入分布式表示，通过使得相似上下文和相似句子中词的向量彼此接近，因此得到泛化性。分布式表示（Distributed representation
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摘要：TextCNN--文本情感分析 将文本当做一维图像，从而可以用一维卷积神经网络来捕捉邻近词之间的关联。 一维卷积层的工作原理 与⼆维卷积层⼀样，⼀维卷积层使⽤⼀维的互相关运算。在⼀维互相关运算中，卷积窗⼝从输⼊数组的最左⽅开始，按从左往右的顺序，依次在输⼊数组上滑动。当卷积窗⼝滑动到某⼀位置时，窗⼝
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摘要：⽂本分类是⾃然语⾔处理的⼀个常⻅任务，它把⼀段不定⻓的⽂本序列变换为⽂本的类别。它的⼀个⼦问题：使⽤⽂本情感分类来分析⽂本作者的情绪。这个问题也叫情感分析，并有着⼴泛的应⽤。例如，我们可以分析⽤户对产品的评论并统计⽤户的满意度，或者分析⽤户对市场⾏情的情绪并⽤以预测接下来的⾏情。 这里将应⽤预训练的
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摘要：Tensor import torch x = torch.ones(2, 2, requires_grad=True) # 将其属性.requires_grad设置为True，它将开始追踪(track)在其上的所有操作。完成计算后，可以调用.backward()来完成所有梯度计算 print(x)
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摘要：数据操作 1 import torch 2 3 torch.manual_seed(0) 4 torch.cuda.manual_seed(0) 5 print(torch.__version__) # 1.3.1 创建tensor 1 # 创建一个5x3的未初始化的tensor 2 x = tor
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摘要：一、Anaconda的安装 1. 可去Anaconda官网下载，也可去在清华大学开源软件镜像站下载(推荐)，我下载的是Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh这个版本(因为5.3版本是Python3.7)。 2. 在终端-下载中使用命令 bash Anaconda3-5.2.0
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