anna karenina书




项目地址:httpsgithubcomWillKoehrsenwikipediadatascienceblobmasternotebooksBook20Recommendation20Systemipynb

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anna karenina书我们可以使用神经网络嵌入将维基百科上所有书籍的 37000 个原始维度映射成 50 维,然后再使用 TSNE 将其映射成二维。结果如下:

一、anna karenina书简介

anna karenina书简介, Both inputs are 1dimensionalbook Inputname book shape 1link Inputname link shape 1 Embedding the book shape will be None 1 50bookembedding Embeddingname bookembedding inputdim lenbookindex outputdim embeddingsizebook Embedding the link shape will be None 1 50linkembedding Embeddingname linkembedding inputdim lenlinkindex outputdim embeddingsizelink Merge the layers with a dot product along the second axis shape will be None 1 1merged Dotname dotproduct normalize True axes 2bookembedding linkembedding Reshape to be a single number shape will be None 1merged Reshapetargetshape 1merged Output neuronout Dense1 activation sigmoidmergedmodel Modelinputs book link outputs out Minimize binary cross entropymodelcompileoptimizer Adam loss binarycrossentropy metrics accuracy

二、anna karenina书评

anna karenina书评,对于我们的书籍项目,这就意味着我们可以使用神经网络嵌入将维基百科上的 37000 篇书籍文章都各自表示成一个仅具有 50 个数字的向量。此外,因为嵌入是学习得到的,所以对于我们的学习问题而言,更相似的书籍在这个嵌入空间中具有更接近的位置。

三、anna karenina书图片

anna karenina书图片,尽管监督式机器学习任务的目标通常是训练一个模型来在新数据上进行预测,但在这个嵌入模型中,预测本身仅仅是实现最终目的的一种方式。我们想要的是嵌入权重,即作为连续向量的书籍和链接表示。

四、annekaren

annekaren, One Hot Encoding Categoricalsbooks War and Peace Anna Karenina The Hitchhikers Guide to the Galaxybooksencoded 1 0 0 0 1 0 0 0 1Similarity dot product between First and Second 0Similarity dot product between Second and Third 0Similarity dot product between First and Third 0

五、Karenina_na

Karenina_na,但是,这些嵌入也可被用于之前列出的三个目的;对于这个项目,我们主要感兴趣的是基于最近邻推荐书籍。为了计算相似度,我们取一个查询书籍,然后得出其向量与所有其它书籍的向量之间的点积。(如果我们的嵌入经过了归一化,那么这个点积就是向量之间的余弦距离,其范围从最不相似的 1 到最相似的 1。我们也可以使用欧几里德距离来衡量相似度。)

六、annapolis

annapolis,在上面提到的书籍案例中,我们的监督式任务会变成「识别一本书是否是列夫托尔斯泰写的」,而由列夫托尔斯泰写的书的嵌入会更近。找到如何创建监督式任务以得出相关表征的方法是嵌入设计中最困难的部分。

可以清楚看到,书籍根据各自不同的类型聚集在了一起。这并不完美,但仍然让人印象深刻,毕竟我们仅用 2 个数字就表示了维基百科上的所有书籍,而且这种表示方法还能展现出不同类型之间的差异。

最近几年,神经网络的应用范围已经从图像分割显著扩展到了自然语言处理以及时间序列预测领域。深度学习一大显著成功的用途是嵌入(embedding),这是一种可用于将离散变量表示成连续向量的方法。这项技术的实际应用包括用于机器翻译的词嵌入和用于类别变量的实体嵌入。

anna karenina书这个书籍项目示例表明了神经网络嵌入的价值:我们能得到分类目标的向量表示,这个向量表示是低维的,并且相似的实体在嵌入空间中处于相近的位置。

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游客

评论列表

  • hu...h@163.com
    hu...h@163.com(2021-06-10 16:34:26)
    这个名字真是搞笑,把自己的利益建立在消费者的痛苦之上还敢在这叫。
  • 活宝花非花18
    活宝花非花18(2021-06-10 16:40:52)
    对小孩学习英语下功夫是好事,也是难事,我们又要考虑质量,又要考虑价格,最终还是选择了英语,性价比高!
  • 傀儡曲
    傀儡曲(2021-06-10 16:53:52)
    我觉得还是不错的,外教发音纯正,不像某些知名不知名的平台外教地方口音严重。我当初在朋友的推荐下,注册了会员,试听很满意就买了半年的课程。学到现在感觉英语提升了很多,尤其是口语。因为我平时工作需要用到英语接待外国客户、陪客户聊天吃饭,有的时候公司还会让我陪客户购物等等。现在可以无障碍地跟客户交流啦,有时候客户也会夸赞我英语发音纯正,心里还是很开心的。
  • 宠静吵
    宠静吵(2021-06-10 17:00:11)
    外教很有意思,听不懂了就肢体语言,孩子学的很开心
  • 向日葵的执着
    向日葵的执着(2021-06-10 17:00:17)
    2.职称英语填空题有四个选项。因此,考生可以使用消元法来找出正确答案。
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    上帝永远不会亡(2021-06-10 17:04:53)
    主要是能快速的提高我们的英语水平,学英语也一直是我最头疼的。
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    李宁球鞋的故事(2021-06-10 17:14:12)
    之前因为错误的选择了别的培训机构,让我家宝宝落后别人的很多,还好上月给孩子在英语上报名了,最大的进步是孩子的学习习惯及学习兴趣提升了,教学方式是孩子们喜爱的在线一对一的教学,教材是纯外版的,可以让孩子们在学习这门语言的同时了解国外的风土人情,这样对孩子理解起这门语言来是很有帮助的。
  • 谁的少女时代
    谁的少女时代(2021-06-10 17:21:32)
    .英语各方面都不错,无论是教学模式还是质量来说都不错。最主要的是它能激发起孩子的兴趣,孩子愿意学,喜欢老师。有一句话不是说吗,兴趣是孩子最好的老师,只要孩子感兴趣了,就能学好。我家孩子不喜欢英语,可是经过外教老师长时间的熏陶,现在只要一说上英语课,他马上过来坐好,很快便投入学习状态。
  • 封印的记忆つ
    封印的记忆つ(2021-06-10 17:24:28)
    目前,初中英语考试更注重对学生英语口语、应用和写作的考查。然而,无论哪个阶段的英语学习都与汉语学习相同,简单的背诵语法和例句不仅不可以帮助学生在短时间内取得好的英语成绩,还会造就出一批“哑巴英语”的学习者。