Hierarchical_hierarchical softmax_覆盖angular (hierarchical injector)中另一个服务的服务 - 腾讯云开发者社区

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

Hierarchical clustering算法入门

Hierarchical Clustering（层次聚类）是一种常用的无监督学习算法，用于将数据样本分成不同的类别或簇。该算法将数据样本看作是一个层次化的结构，在每个层次上不断合并最近的样本，直到所有样本都合并为一个簇或达到预设的聚类个数。Hierarchical Clustering算法不需要事先指定聚类个数，可以根据数据的结构自动划分成簇，因此被广泛应用于数据分析和模式识别领域。

word2vec原理(二) 基于Hierarchical Softmax的模型

ElasticSearch创建索引报错：ElasticsearchStatusException[type=resource_already_exists_exception, reason=inde

报错： ElasticsearchStatusException[Elasticsearch exception [type=resource_already_exists_exception, reason=index [discusspost/3IyXwPzXQ06z7uwDN-z5Zw] already exists] ]

开源规则引擎 Drools 学习笔记之 -- 1 cannot be cast to org.drools.compiler.kie.builder.impl.InternalKieModule

此为初始化 drl 文件时的异常, 说明我们的 drl 文件不规范, Drools 不能解析成功.

【论文阅读】Hierarchical multi-task graph recurrent network for next POI recommendation

authors:: Nicholas Lim, Bryan Hooi, See-Kiong Ng, Yong Liang Goh, Renrong Weng, Rui Tan container:: Proceedings of the 45th international ACM SIGIR conference on research and development in information retrieval year:: 2021 DOI:: 10.1145/3477495.3531989 rating:: ⭐⭐⭐⭐ share:: false comment:: 框架为 LSTM，在隐藏层加入全局时空信息，以多任务预测的形式同时预测 POI 以及 POI 所在区域，并通过区域对 POI 预测进行指导，建立层次结构预测 POI。

层次时间序列预测指南

层次时间序列预测是工业界非常常见的一个应用场景。当要预估的时间序列之间存在层次关系，不同层次的时间序列需要满足一定的和约束时，就需要利用层次时间序列预测方法解决。设想这样一种场景，我们作为政府负责旅游业的部门，需要预测出澳大利亚每个月的旅游人数，同时还需要预测澳大利亚每个州的旅游人数，以及每个州中每个区的旅游人数。如果澳大利亚包括10个州，每个州包括5个地区，那么总共需要预测1+10+50个时间序列。而这50个时间序列是存在关系的，即澳大利亚总旅游人数=10个州旅游总人数，同时每个州旅游总人数=这个州下5个地区旅游总人数。这就形成了一个类似于下面这样的层次结构：

序列推荐的一些秘密_HGN

Hierarchical Gating Networks for Sequential Recommendation (KDD19)

CS224N 课程笔记之一：词向量（上）

从处理的对象来看，NLP 与其他机器学习任务有很大区别：NLP 处理的对象是人类语言，而人类的语言是一种特定的用于传达意义的系统，并不由任何形式的物理表现产生，大部分词语只是一个表达某种意义的符号。语言通过各种方式编码（语音、手势、写作等），以连续信号的形式传输给大脑。

Python/PyMC3/ArviZ贝叶斯统计实战（下）

在上半部分中，我们了解了贝叶斯方法步骤和高斯推论，也将贝叶斯方法应用到一个实际问题中，今天我主要介绍贝叶斯在Python中实现最终的后验分布。

lightNLP:框架功能丰富，开箱即用

因此将有五个主要的功能模块：sl（序列标注）、tc（文本分类）、sr（句子关系）、tg（文本生成）、sp（结构分析）和其他功能模块如we（词向量）。

【Embedding】Word2Vec：词嵌入的一枚银弹

Word2Vec 是 Google 在 2013 年开源的一个词向量（Word Embedding）计算工具，其用来解决单词的分布编码问题，因其简单高效引起了工业界和学术界极大的关注。

组合模式

将对象组合成树形结构以表示 “部分-整体” 的层次结构，使得用户对单个对象和组合对象的使用具有一致性

wp_list_categories()函数使用方法|wordpress函数

wp_list_categories()函数是将分类以链接的形式罗列出来，点击分类的链接，就可以访问该分类页面。我们有时候会在一些页面调用分类链接，这时这个函数就可以用上了。注意： wp_list_categories() 和 list_cats() 以及 wp_list_cats() 的使用类似，但是后面 2 个已经弃用。如果你希望不格式化输出分类，请使用 get_categories()

word2vec原理总结

CBOW与Skip-Gram模型基础：https://www.cnblogs.com/pinard/p/7160330.html

【Embedding】fastText：极快的文本分类工具

今天我们来看 Mikolov 大佬 2016 年的另一大巨作——fastText。2013 年大佬在 Google 开源了 Word2Vec，2016 年刚就职于 FaceBook 就开源了 fastText，全都掀起了轩然大波。

🤩 scRNA-seq | 吐血整理的单细胞入门教程（共识聚类）（十二）

1写在前面当完成了对scRNAseq数据的Normalization和混杂因素去除后，我们就可以开始正式分析了。😘 本期我们介绍一下常用的聚类方法(clustering)，主要是无监督聚类，包括：👇 hierarchical clustering； k-means clustering ； graph-based clustering。 1.1 hierarchical clustering 📷 Raw data 📷 The hierarchical clustering dendrogram ----

机器学习算法实现解析——word2vec源码解析

在阅读本文之前，建议首先阅读“简单易学的机器学习算法——word2vec的算法原理”（目前还没发布），掌握如下的几个概念：什么是统计语言模型神经概率语言模型的网络结构 CBOW模型和Skip-gram模型的网络结构 Hierarchical Softmax和Negative Sampling的训练方法 Hierarchical Softmax与Huffman树的关系有了如上的一些概念，接下来就可以去读word2vec的源码。在源码的解析过程中，对于基础知识部分只会做简单的介绍，而不会做太多的推导，原理

[深度学习概念]·word2vec原理讲解Negative Sampling的模型概述

在讲基于Negative Sampling的word2vec模型前，我们先看看Hierarchical Softmax的的缺点。的确，使用霍夫曼树来代替传统的神经网络，可以提高模型训练的效率。但是如果我们的训练样本里的中心词ww是一个很生僻的词，那么就得在霍夫曼树中辛苦的向下走很久了。能不能不用搞这么复杂的一颗霍夫曼树，将模型变的更加简单呢？

C4D中四种基本的曲线运动控制方式

2017-05-31 by Liuqingwen | Tags: C4D | Hits

eclipse导入Maven工程层级显示修改方法

最近换项目，在导入maven工程的时候发现导入显示的层级关系很不清楚，看的很不习惯，纠结半天之后发现应该如何处理。

内存地址中藏着的学问

作为一个技术人员，不管你日常用的是什么语言，你都应该或多或少的听过c语言。而如果你了解c，那你一定知道它有个，有时可以让你天马行空，有时又可以让你郁郁寡欢的数据类型，是的，它就是指针。

【重磅】Jeff Dean等提出自动化分层模型，优化CPU、GPU等异构环境，性能提升超 60%

谷歌大脑Jeff Dean等人最新提出一种分层模型，这是一种灵活的端到端方法，用于优化CPU、GPU等的自动化设备配置。该方法在多个主要神经网络模型上测试，最高实现了60.6％的性能提升。谷歌大脑Jeff Dean等人最新提出一种分层模型，用于将计算图有效地放置到硬件设备上，尤其是在混合了CPU、GPU和其他计算设备的异构环境中。设备配置（Device placement）可以被框定为学习如何在可用设备之间对图进行分区，将传统的图分区方法作为一个自然的baseline。先前的工作有Scotc

Learning Hierarchical Features from Generative Models 及代码

Deep neural networks have been shown to be very successful at learning feature hierarchies in supervised learning tasks. Generative models, on the other hand, have benefited less from hi- erarchical models with multiple layers of latent variables. In this paper, we prove that certain classes of hierarchical latent variable models do not take advantage of the hierarchical structure when trained with existing variational methods, and provide some limitations on the kind of fea- tures existing models can learn. Finally we pro- pose an alternative flat architecture that learns meaningful and disentangled features on natural images.

CVPR 2020 视觉定位挑战赛冠军方案

今天介绍今年CVPR视觉定位挑战赛的冠军方案。接下来会分别介绍什么是视觉定位挑战赛，难点是什么，冠军方案以及后续展望。

【开源公告】NeuralNLP-NeuralClassifier - 深度学习文本分类工具

NeuralNLP是腾讯广告（Tencent Marketing Solution，TMS）（https://e.qq.com/）数据算法团队搭建的一个基于PyTorch的深度学习NLP公共实验平台，主要涵盖文本分类、序列标注、语义匹配、BERT微调和文本生成等，目前已经广泛应用于腾讯广告业务文本相关的需求场景中，如广告定向、相关性计算、LookAlike、动态创意、点击率/转化率预估等。 NeuralClassifier是NeuralNLP的一个子项目，是一款基于PyTorch开发的深度学习文本分类工具

Hierarchically Structured Meta-learning

Huaxiu Yao, Ying Wei, Junzhou Huang, Zhenhui Li

SpringBoot缓存技术整合Ehcache

首先说明一下，这里使用的是Springboot2.2.6.RELEASE版本，由于Springboot迭代很快，所以要注意版本问题。

Integration of Deep Learning and Neuroscience整合神经科学和深度学习

Neuroscience has focused on the detailed implementation of computation, studying neural codes, dynamics and circuits. In machine learning, however, artificial neural networks tend to eschew precisely designed codes, dynamics or circuits in favor of brute force optimization of a cost function, often using simple and relatively uniform initial architectures.

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐