机器学习---算法学习3

Posted 醉清风--

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了机器学习---算法学习3相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

词向量:

将词语"嵌入"到一个N维空间,使得词语相近的词语放到相近的位置。

机器翻译类不类似于矩阵的变换?

谷歌出品的一个工具Word2Vec,用于入门。

句向量?段向量?文档向量?

很多事情向量化,可以解决很多问题。

 

传统的one-hot 编码的原来是,有多少个字就有多少个维度.

科[1,0,0,0,0,0,0,0]

学[0,1,0,0,0,0,0,0]

one hot -- >词向量表(全连接的大矩阵)-->输出(该词的矩阵)

Embedding层就是one hot 层。

 

时间序列:每次作预测都是一个序列, 序列每个时间点都有若干个属性,实际上是一个矩阵的输入。

时间递归神经网络(LSTM):专门用于解决序列类型的神经网络。

 

以上是关于机器学习---算法学习3的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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