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AI论文
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六、Node2Vec
六、Node2Vec 6.1 模型 6.2 边的representation 6.3 实验 6.3.1 人物关系可视化 6.3.2 多标签分类任务 6.3.3 连接预测 六、Node2Vec feature learning 的挑战是如何定义恰当的目标函数，这涉及计算效率和预测准确率之间的平衡。 一方面可以直接优化下游监督任务的目... -
三、Word2Vec
三、Word2Vec 3.1 CBOW 模型 3.1.1 一个单词上下文 3.1.2 参数更新 3.1.3 多个单词上下文 3.2 Skip-Gram 3.2.1 网络结构 3.1.2 参数更新 3.3 优化 3.3.1 分层 softmax a) 网络结构 b) 参数更新 3.3.2 负采样 a) 原理 b) 参数更新 3.3.3... -
Chapter 3.神经网络基础组件
Chapter 3.神经网络基础组件 Perceptron: The Simplest Neural Network Activation Functions Sigmoid Tanh ReLU Softmax Loss Functions Mean Squared Error Loss Categorical Cross-Entropy Lo... -
Your Deep Learning Journey
Your Deep Learning Journey Deep Learning Is for Everyone Neural Networks: A Brief History Who We Are How to Learn Deep Learning Your Projects and Your Mindset The Software: Py... -
5.2. 特征提取
5.2. 特征提取 5.2.1. 从字典类型加载特征 5.2.2. 特征哈希（相当于一种降维技巧） 5.2.2.1. 实现细节 5.2.3. 文本特征提取 5.2.3.1. 话语表示 5.2.3.2. 稀疏 5.2.3.3. 常见 Vectorizer 使用方法 5.2.3.3.1 使用停止词 5.2.3.4. Tf–idf 项加权 5.2.... -
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