在《使用fastText模型构建单词向量》一节中,我们学习了如何构建 fastText 模型以生成单词向量,GloVe (Global Vectors for Word Representation) 是另一种生成单词向量的方式。在本节中,我们将介绍 GloVe 的算法原理,然后介绍如何实现 GloVe 模型生成单词向量。
fastText
GloVe
Global Vectors for Word Representation
GloVe 的提出旨在实现以下两个目标&#x
Keras 是一个高层神经网络 API,Keras 由纯 Python 编写而成并基 Tensorflow、Theano 以及 CNTK 后端。Keras 为支持快速实验而生,能够把你的idea迅速转换为结果,如果你有如下需求,请选择 Keras: 简易和快速的原型设计(keras具有高度模块化,极简,和可扩充特性) 支持 CNN 和 RNN,或二者的结合 无缝 CPU 和 GPU 切换 Kera
停止更新通知 Hi all,十分感谢大家对keras-cn的支持,本文档从我读书的时候开始维护,到现在已经快两年了。这个过程中我通过翻译文档,为同学们debug和答疑学到了很多东西,也很开心能帮到一些同学。 从2017年我工作以后,由于工作比较繁忙,更新频率有所下降。到今年早期的时候这种情况更加严重,加之我了解到,keras官方已经出了中文文档,更觉本份文档似乎应该已经基本完成了其历史使命,该到了
Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API,它能够以 TensorFlow, CNTK 或者 Theano 作为后端运行。Keras 的开发重点是支持快速的实验。能够以最小的时延把你的想法转换为实验结果,是做好研究的关键。
加速训练的方法 内部方法 网络结构 比如 CNN 与 RNN,前者更适合并行架构 优化算法的改进:动量、自适应学习率 ./专题-优化算法 减少参数规模 比如使用 GRU 代替 LSTM 参数初始化 Batch Normalization 外部方法 深度学习训练加速方法 - CSDN博客 GPU 加速 数据并行 模型并行 混合数据并行与模型并行 CPU 集群 GPU 集群
文章信息 通过本教程,你可以掌握技能:使用预先训练的词向量和卷积神经网络解决一个文本分类问题 本文代码已上传到Github 本文地址:http://blog.keras.io/using-pre-trained-word-embeddings-in-a-keras-model.html 本文作者:Francois Chollet 什么是词向量? ”词向量”(词嵌入)是将一类将词的语义映射到向量空间
问题说明: 实例化顺序模型 下面是我的代码: 我对这个角色感到困惑
主要内容 课程列表 专项课程学习 辅助课程 论文专区 课程列表 课程 机构 参考书 Notes等其他资料 卷积神经网络视觉识别 Stanford 暂无 链接 神经网络 Tweet 暂无 链接 深度学习用于自然语言处理 Stanford 暂无 链接 自然语言处理 Speech and Language Processing 链接 专项课程学习 下述的课程都是公认的最好的在线学习资料,侧重点不同,但推
Google Cloud Platform 推出了一个 Learn TensorFlow and deep learning, without a Ph.D. 的教程,介绍了如何基于 Tensorflow 实现 CNN 和 RNN,链接在 这里。 Youtube Slide1 Slide2 Sample Code