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Title科学空间|scientific spaces

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Description 渴望成为一个小飞侠

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ps:本文就是梳理了梯度下降与em算法的关系,通过同一种思路,推导了普通的梯度下降法、plsa中的em算法、k-means中的em算法,以此表明它们基本都是同一个东西的不同方面,所谓“横看成岭侧成峰,远近高低各不同”罢了。
仅用一个词典,就完成了一个深度学习分词器的训练,居然效果还不错!
提前祝各位读者新年快乐,2017行好运~
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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 4 评论 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: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 1234...101» 关于站长 bojone/282842712474 24岁,还在递增... 科学空间年龄:8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 梯度下降和em算法:系出同源,一脉相承 泰迪杯赛前培训之数据挖掘与建模“慢谈” 【中文分词系列】 8. 更好的新词发现算法 【中文分词系列】 7. 深度学习分词?只需一个词典! 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 最近评论 达达: 法尔廷斯是错误的 g.faltings,德国数学家,“证明”所谓莫德尔猜想获得1986年菲尔兹... 达达: 费马大定理—弱智者最后的盛宴 warbean: 居然用同一个框架把gd和em统一起来,跟别处讲的很不一样,推导路径也是之前没见过的,很有启发 郑梓权: 师兄好,我的网站链接现在是acrafter.space, 如果不嫌麻烦的话可以改一下,谢谢了 kd: 可谱写得不错。概率就是一种正有限测度,样本空间就是可测集。这样就能用很多测度论的方法解决概率中... 苏剑林: python2.7,你将map(xxx)改为list(map(xxx))就行了 xpc: 你好,我在跑程序的时候,在56行的时候提示list和map不能相加,你是用什么版本的python 苏剑林: 请看本系列第一篇,那里说了svd等价于三层自编码器,自编码器是输入等于输出这样训练的,就相当于... jan: 博主你好,有个疑问。“word2vec的这种方案,可以看作是通过前后词来预测当前词,而自编码器... boomka: 博主你好,我想请问一下: get_sent = lambda x: list(dict['id... 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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