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Pytorch实践

深度学习框架Pytorch实践

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Pytorch实现skip-gram模型训练word2vec

对于词语的表示，最开始采用one-hot编码，用于判断文本中是否具有该词语；后来发展使用Bag-of-Words，使用词频信息对词语进行表示；再后来使用TF-IDF根据词语在文本中分布情况进行表示。而近年来，随着神经网络的发展，分布式的词语表达得到大量使用，word2vec就是对词语进行连续的多维向量表示。区别于其它神经网络对词语embedding表示，Mikolov的word2vec非常漂亮，直接采用单层神经网络（或理解为sigmoid函数）对词语进行表示。具体的方法有两种CBOW和Skip-gram，

2018-04-08

1.4K0

Pytorch实现Logistic回归二分类

摘要：本文主要介绍使用深度学习框架Pytorch实现简单的Logistic回归模型，进而实现简单的分类问题。一．逻辑回归简述逻辑回归实质上是线性回归，把特征线性求和（一阶）之后再使用Sigmoid

2018-03-26

5.2K0

Pytorch实现基于skip-gram的word2vec

pytorch 神经网络分布式

对于词语的表示，最开始采用one-hot编码，用于判断文本中是否具有该词语；后来发展使用Bag-of-Words，使用词频信息对词语进行表示；再后来使用TF-IDF根据词语在文本中分布情况进行表示。而近年来，随着神经网络的发展，分布式的词语表达得到大量使用，word2vec就是对词语进行连续的多维向量表示。

2018-03-23

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