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作者:苏剑林 | 发布时间:2017-02-23 这篇文章要带来一个“重磅”消息,如标题所示,居然连大名鼎鼎的深度学习词向量工具word2vec都只不过是个svd!当然,word2vec的超级忠实粉丝们,你们也不用太激动,这里只是说模型结构上是等价的,并非完全等价,word2vec还是有它的独特之处。只不过,经过我这样解释之后,估计很多问题就可以类似想通了。词向量=one hot让我们先来回顾一下去年的一篇文章《词向量与embedding究竟是怎么回事?》,这篇文章主要说的是:所谓embedding层,就是一个one hot的全连接层罢了(再次强调,这里说的完全等价,而不是“相当于”),而词向量,就是这个全连接层的参数;至于word2vec,就通过大大简化的语言模型来训练embedding层,从而得到词向量(它的优化技巧有很多,但模型结构就只是这么简单);词向量能够减少过拟合风险,是因为用word2vec之类的工具、通过大规模语料来无监督地预训练了这个embedding层,而跟one hot还是embedding还是词向量本身没啥关系。有了这个观点后,马上可以解释我们以前的一个做法为什么可行了。在做情感分类问题时,如果有了词向量,想要得到句向量,最简单的一个方案就是直接对句子中的词语的词向量求和或者求平均,这约能达到85%的准确率。事实上这也是facebook出品的文本分类工具fasttext的做法了(fasttext还多引入了ngram特征,来缓解词序问题,但总的来说,依旧是把特征向量求平均来得到句向量)。为什么这么一个看上去毫不直观的、简单粗暴的方案也能达到这么不错的准确率?阅读剩余部分... 分类:信息时代 标签:深度学习, svd, 词向量 阅读全文 抢沙发 19 feb python的多进程编程技巧 作者:苏剑林 | 发布时间:2017-02-19 过程在python中,如果要多进程运算,一般是通过multiprocessing来实现的,常用的是multiprocessing中的进程池,比如: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 from multiprocessing import pool import time def f(x): time.sleep(1) return x+1 a = range(10) pool = pool(4) b = pool.map(f, a) pool.close() pool.join() print b 这样写简明清晰,确实方便,有趣的是,只需要将multiprocessing换成multiprocessing.dummy,就可以将程序从多进程改为多线程了。阅读剩余部分... 分类:信息时代 标签:编程, python 阅读全文 抢沙发 27 jan 除夕试拍星空星轨~ 作者:苏剑林 | 发布时间:2017-01-27 趁着家乡光污染还不是特别严重,有机会就拍一些留念吧。用华为p9拍的,设备不错,但拍摄技术很烂。请各位指点。阅读剩余部分... 分类:图片摄影 标签:节日, 星空, 拍摄, 家乡 阅读全文 2 评论 26 jan svd分解(二):为什么svd意味着聚类? 作者:苏剑林 | 发布时间:2017-01-26 提前祝各位读者新年快乐,2017行好运~这篇文章主要想回答两个“为什么”的问题:1、为啥我就对svd感兴趣了?;2、为啥我说svd是一个聚类过程?回答的内容纯粹个人思辨结果,暂无参考文献。为什么要研究svd?从2015年接触深度学习到现在,已经研究了快两年的深度学习了,现在深度学习、数据科学等概念也遍地开花。为什么在深度学习火起来的时候,我反而要回去研究“古老”的svd分解呢?我觉得,svd作为一个矩阵分解算法,它的价值不仅仅体现在它广泛的应用,它背后还有更加深刻的内涵,即它的可解释性。在深度学习流行的今天,不少人还是觉得深度学习(神经网络)就是一个有效的“黑箱”模型。但是,仅用“黑箱”二字来解释深度学习的有效性显然不能让人满意。前面已经说过,svd分解本质上与不带激活函数的三层自编码机等价,理解svd分解,能够为神经网络模型寻求一个合理的概率解释。阅读剩余部分... 分类:信息时代 标签:聚类, svd 阅读全文 抢沙发 15 jan svd分解(一):自编码器与人工智能 作者:苏剑林 | 发布时间:2017-01-15 咋看上去,svd分解是比较传统的数据挖掘手段,自编码器是深度学习中一个比较“先进”的概念,应该没啥交集才对。而本文则要说,如果不考虑激活函数,那么两者将是等价的。进一步的思考就可以发现,不管是svd还是自编码器,我们降维,并不是纯粹地为了减少储存量或者减少计算量,而是“智能”的初步体现。等价性假设有一个$m$行$n$列的庞大矩阵$m_{m\times n}$,这可能使得计算甚至存储上都成问题,于是考虑一个分解,希望找到矩阵$a_{m\times k}$和$b_{k\times n}$,使得 $$m_{m\times n}=a_{m\times k}\times b_{k\times n}$$ 这里的乘法是矩阵乘法。如图 阅读剩余部分... 分类:信息时代 标签:深度学习, svd, 智能 阅读全文 2 评论 13 jan 【中文分词系列】 6. 基于全卷积网络的中文分词 作者:苏剑林 | 发布时间:2017-01-13 之前已经写过用lstm来做分词的方案了,今天再来一篇用cnn的,准确来说是fcn,全卷积网络。其实这个模型的主要目的并非研究中文分词,而是练习tensorflow。从两年前就开始用keras了,可以说对它比较熟了,也渐渐发现了它的一些不足,比如处理变长输入时不方便、加入自定义的约束比较困难等,所以干脆试试原生的tensorflow了,试了之后发现其实也不复杂。嗯,都是python,能有多复杂。本文就是练习一下如何用tensorflow处理不定长输入任务,以中文分词为例,并在最后加入了硬解码,将深度学习与词典分词结合了起来。cnn另外,就是关于fcn的。放到语言任务中看,(一维)卷积其实就是ngram模型,从这个角度来看其实cnn远比rnn来得自然,rnn好像就是为序列任务精心设计的,而cnn则是传统ngram模型的一个延伸。另外不管cnn和rnn都有权值共享,看上去只是为了降低运算量的一个折中选择,但事实上里边大有道理。cnn中的权值共享是平移不变性的必然结果,而不是仅仅是降低运算量的一个选择,试想一下,将一幅图像平移一点点,或者在一个句子前插入一个无意义的空格(导致后面所有字都向后平移了一位),这样应该给出一个相似甚至相同的结果,而这要求卷积必然是权值共享的,即权值不能跟位置有关系。阅读剩余部分... 分类:信息时代 标签:深度学习, 分词, 自然语言处理 阅读全文 2 评论 11 jan 狄拉克函数:级数逼近 作者:苏剑林 | 发布时间:2017-01-11 魏尔斯特拉斯定理将狄拉克函数理解为函数的极限,可以衍生出很丰富的内容,而且这些内容离严格的证明并不遥远。比如,定义 $$\delta_n(x)=\left\{\begin{aligned}&\frac{(1-x^2)^n}{i_n},x\in[-1,1]\\ &0,\text{其它情形}\end{aligned}\right.$$ 其中$i_n = \int_{-1}^1 (1-x^2)^n dx$,于是不难证明 $$\delta(x)=\lim_{n\to\infty}\delta_n(x)$$ 这样,对于$[a,b]$上的连续函数$f(x)$,我们就得到 $$f(x)=\int_{-1}^1 f(y)\delta(x-y)dy = \lim_{n\to\infty}\int_{-1}^1 f(y)\delta_n(x-y) dy$$ 这里$-1 闭区间上的连续函数都可以用多项式一致地逼近。阅读剩余部分... 分类:数学研究 标签:级数, 逼近 阅读全文 2 评论 7 jan 基于遗忘假设的平滑公式 作者:苏剑林 | 发布时间:2017-01-07 统计是通过大量样本来估计真实分布的过程,通常与统计相伴出现的一个词是“平滑”,即对统计结果打折扣的处理过程。平滑的思想来源于:如果样本空间非常大,那么统计的结果是稀疏的,这样由于各种偶然因素的存在,导致了小的统计结果不可靠,如频数为1的结果可能只是偶然的结果,其频率并不一定近似于$1/n$,频数为0的不一定就不会出现。这样我们就需要对统计结果进行平滑,使得结论更为可靠。平滑的方法有很多,这里介绍一种基于遗忘假设的平滑公式。假设的任务为:我们要从一批语料中,统计每个字的字频。我们模仿人脑遗忘的过程,假设这个字出现一次,我们脑里的记忆量就增加1,但是如果一个周期内(先不管这个周期多大),这个字都没有出现,那么脑里的记忆量就变为原来的$\beta$比例。假设字是周期性出现的,那么记忆量$a_n$就满足如下递推公式 $$a_{n+1} = \beta a_n + 1$$阅读剩余部分... 分类:数学研究 标签:统计, 语料, 平滑 阅读全文 抢沙发 1234...101» 关于站长 bojone/282842712474 23岁,还在递增... 科学空间年龄:7年(2009.03.01至今) 数学爱好者 天文爱好者 理论物理爱好者 写作爱好者 对称性爱好者 计算机爱好者 中国象棋爱好者 厨房爱好者 更多内容请点击: 科学空间|scientific spaces 介绍 科学空间qq交流群:67729435 微信群|聊天机器人:spaces_ac_cn 搜索内容 如果要进行更为详细的信息搜索,跳转至google. 热门标签 转载 网站 天象 积分 力学 python 数论 节日 几何 方程 微分方程 费曼 复数 竞赛 生活 情感 翻译 引力 级数 素数 矩阵 流星 相对论 诺贝尔奖专题 向量 最新文章 svd分解(三):连word2vec都只不过是... python的多进程编程技巧 除夕试拍星空星轨~ svd分解(二):为什么svd意味着聚类? svd分解(一):自编码器与人工智能 【中文分词系列】 6. 基于全卷积网络的中文分词 狄拉克函数:级数逼近 基于遗忘假设的平滑公式 获取并处理中文维基百科语料 2017年快乐!responsive geek... 最近评论 liuwensi: 申请iuwensi1985@spaces.ac.cn 科学邮箱,谢谢版主啦 liuwensi: 635540448@qq.com 想申请liuwensi1985@spaces.ac.cn 谢... 苏剑林: 谢谢,已修正^_^ andy: 公式(5)的第三行应该为z a.d cheng: 不好意思 请问一下 我这样写 tmp1 = pd.dataframe({'test':pn[0... 苏剑林: 就是用split呀 hsyc: 更可耻的是,杨姓科学家如今又回来了 hsyc: 像极了《心灵捕手》里的马特 a.d cheng: 不好意思再请问一下 空格断句 是可以用split() 吗? 还是有其他方法可以 剑林哥可以举个例子吗 苏剑林: 代码仅供参考。原则上来说,看懂前面几篇文章就能够自己写出来了。 友情链接 宇宙驿站 科学松鼠会 数学研发 空间天文网 seatop 科学相册 xiaoxia 积分表-网络版 matrix67 丝路博傲 宇宙的心弦 物理问题 卢昌海主页 ifreethinking 朗道集结号 project euler aops 子谋的blog 青空天文社 tahoroom 山东大学天文协会 ph4ntasy 饭特稀 数学之家 郑梓权 有趣天文奇观 天文地理知识 创造狮创意导航 申请链接 背景乐 no flash player! it looks like you don't have flash player installed. click here to go to macromedia download page. powered by flash mp3 player 本站采用创作共用版权协议,要求署名、非商业用途和保持一致。转载本站内容必须也遵循“署名-非商业用途-保持一致”的创作共用协议。 © 2009-2016 scientific spaces. all rights reserved. theme by laogui. powered by typecho 1.0. 备案号: 粤icp备09093259号。


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