01 2021 档案
摘要:Word2Vec是谷歌团队提出的,让词向量在自然语言处理当中再度流行,并且推广到了广告、搜索、推荐等各个领域当中。Word2Vec顾名思义,就是一个生成对词的向量表达的模型。假设我们使用一组句子组成的语料库作为训练数据,其中一句长度为T的句子为w1,w2,...,wT,假设每个词都与最
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最新随笔
- 1.NameError: name 'tf' is not defined
- 2.ValueError: The two structures don't have the same sequence length. Input structure has length 4, while shallow structure has length 3.
- 3.量化交易基础 - 012 - 检验中的假设条件
- 4.Tf2 ValueError: A merge layer should be called on a list of inputs
- 5.量化交易基础 - 011 - 样本外检验
- 6.量化交易基础 - 010 - 拟合
- 7.量化交易基础 - 009 - 检验 (2)
- 8.量化交易基础 - 007 - 研究
- 9.量化交易基础 - 008 - 检验 (1)
- 10.量化交易基础 - 006 - 数据类型、来源和清洗
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最新评论
- 1. Re:[CIKM2019] AutoInt: Automatic Feature Interaction Learning via Self-Attentive Neural Networks
- @乌有先生ii 在最下面有配置信息以及主题,点进去有作者的教程哈...
- --NoMornings
- 2. Re:[CIKM2019] AutoInt: Automatic Feature Interaction Learning via Self-Attentive Neural Networks
您好,可以问一下您的博客主题怎么搞吗
- --乌有先生ii
- 3. Re:推荐系统实践 0x11 NeuralCF
- @可乐很难瘦 谢谢~...
- --NoMornings
- 4. Re:推荐系统实践 0x11 NeuralCF
- --可乐很难瘦