Dom4j解析文档1、Dom4j解析文档 特点：Dom4j是一个简单、灵活的开放源代码的库。Dom4j是由早期开发JDOM开发的。与JDOM不同的是，dom4j使用接口和抽象的人分离出来而后独立基类，虽然Dom4j的API相对要复杂一些，但它提供了比JDOM更好的灵活性。 优点：Dom4j是一个非常优秀的Java XML API，具有性能优异、功能强大和极易使用的特点。现在很多软件采用的Dom4j
Eclipse Deeplearning4j 1.0.0-alpha之前的版本只支持基于Layer的建模方式，而从1.0.0-alpha版本之后（包括该版本），Skymind团队在ND4j（https://deeplearning4j.org/docs/latest/nd4j-overview）框架中添加了对自动微分引擎SameDiff的支持，提供了大量神经网络的常用算子，因此开发人员可以基于这些
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2024-01-09 11:05:50
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这篇文章主要讲应用，不讲原理。通俗的说，word2vec是一种将『词』变成向量的工具，在nlp的场景中『词』是显而易见的，但是在有些时候，什么可以看做『词』和『文档』就不那么容易了。文章目录前东家工作的时候，有一个个性化推荐的场景，给当前用户推荐他可能关注的『大V』。对一个新用户，此题基本无解，如果在已知用户关注了几个『大V』之后，相当于知道了当前用户的一些关注偏好，根据此偏好给他推荐和他关注过大
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2024-07-12 16:15:54
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本文关于在gensim中如何使用word2vec 准备输入(Preparing the Input) 从一开始，gensim的word2vec把语句序列作为它的输入（即文本）；每一个语句就是一个单词序列；# import modules & set up logging
import gensim, logging
logging.basicConfig(format='%(asctim
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2024-04-18 13:43:01
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DL4J（DeepLearning4J）是一种在Java虚拟机上运行的开源深度学习库。它提供了丰富的深度学习算法和工具，使得开发者能够快速构建和部署深度神经网络模型。下面我将向你介绍DL4J深度学习的实现流程以及每个步骤需要做的事情和相应的代码。
首先，让我们来看一下整个实现流程的步骤，如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 数据准备 |
| 步骤2
原创
2024-01-01 07:30:48
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可用模型AlexNet[源码]AlexNetDl4J的AlexNet模型解释基于原始论文《基于深度卷积神经网络的ImageNet分类》和引用的imagenet示例代码。参考文献：http://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdfhttps://git
# 使用Java实现DL4J
DL4J是一个基于Java语言的深度学习库，可以帮助开发者构建和训练深度神经网络。DL4J的优势在于支持并行化和分布式计算，同时也提供了易于使用的API接口。在本文中，我们将介绍如何使用Java实现DL4J，并通过一个简单的示例来说明其用法。
## DL4J的安装与配置
首先，我们需要在项目中引入DL4J的依赖。可以在`pom.xml`文件中添加如下配置：
`
原创
2024-06-29 03:35:44
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google最近新开放出word2vec项目，该项目使用deep-learning技术将term表示为向量，由此计算term之间的相似度，对term聚类等，该项目也支持phrase的自动识别，以及与term等同的计算。 word2vec（word to vector）顾名思义，这是一个将单词转换成向量形式的工具。通过转换，可以把对文本内容的处理简化为向量空间中的向量运算，计算出向量空间上的相
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2024-02-29 15:11:49
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Word2Vec实现 文章目录Word2Vec实现一、Word2Vec原理损失函数-负采样二、主流实现方式1.gensim2.jiabaWord2Vec调参缺点：总结 一、Word2Vec原理 一句话，word2vec就是用一个一层的神经网络(CBOW的本质)把one-hot形式的词向量映射为分布式形式的词向量，为了加快训练速度，用了Hierarch
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2024-04-22 12:33:30
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最近在面试的时候被问到了word2vec相关的问题，答得不好，所以结束后回顾了一下word2vec的内容，现在把回顾梳理的内容记录一下。有些是自己的想法，可能会有一些谬误。下面进入正题。先来介绍相关的Notation我们定义两个矩阵\[V\in {\mathbb R}^{n\times|{\mathcal V}|}
\]\[U \in {\mathbb R}^{|{\mathcal V}|\tim
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2024-05-08 12:41:24
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在自然语言处理领域中，本文向量化是文本表示的一种重要方式。在当前阶段，对文本的大部分研究都是通过词向量化实现的，但同时也有一部分研究将句子作为文本处理的基本单元，也就是doc2vec和str2vec技术。1. word2vec简介大家很熟悉的词袋(bag of words)模型是最早的以词语为基本处理单元的文本向量化算法，所谓的词袋模型就是借助于词典把文本转化为一组向量，下面是两个简单的文本示例：
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2024-04-05 15:28:25
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一、Word2vecword2vec是Google与2013年开源推出的一个用于获取word vecter的工具包，利用神经网络为单词寻找一个连续向量看空间中的表示。word2vec是将单词转换为向量的算法，该算法使得具有相似含义的单词表示为相互靠近的向量。此外，它能让我们使用向量算法来处理类别，例如着名等式King−Man+Woman=Queen。
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2024-04-25 08:24:03
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文章目录一、前言二、 向量化算法word2vec2.1 引言2.2 word2vec原理2.3 词的表示三、神经网络语言模型四、C&W模型五、CBOW模型5.1 CBOW模型结构图5.2 CBOW的输入输出六、Skip-gram模型6.1 Skip-gram模型结构图6.2 Skip-gram模型输入输出七、向量化算法doc2vec/str2vec7.1 doc2vec模型八、文本向量化
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2024-07-01 06:49:14
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word2vec 是google 推出的做词嵌入（word embedding）的开源工具。 简单的说，它在给定的语料库上训练一个模型，然后会输出所有出现在语料库上的单词的向量表示，这个向量称为"word embedding"。基于这个向量表示，可以计算词与词之间的关系，例如相似性(同义词等)，语义关联性（中国 - 北京 = 英国 - 伦敦）等。NLP中传统的词表示方法是 one-hot
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2024-02-29 16:46:12
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"""本系列尝试用最浅显的语言描述机器学习核心思想和技术在工业级推荐系统中的应用场景。有兴趣的童鞋可以自行搜索相应的数学材料深度理解。不定期更新 & 佛系推荐学习材料 & 建议欢迎私信"""word2vec 通过训练产生目标(内容/用户/etc) 的向量表示(embeddings)，并且相似目标的向量表示距离相近，入下图所示: 语义相近的词，投影到二维平面上后距离
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2024-04-27 19:18:51
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图来自书《深度学习进阶：自然语言处理》，CBOW代码实现来自科学空间的苏剑林大神。 一、CBOW(continuous bag-of-words) #! -*- coding:utf-8 -*- #Keras版的Word2Vec，作者：苏剑林，http://kexue.fm #Keras 2.0.6 ...
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2021-10-18 23:29:00
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本文主要围绕两个问题进行介绍 “什么是Word2Vec？如何有效的表征文本的？” 2013年，Google开源了一个用于生成词向量的工具，因其简单实用高效而引起广泛关注。若有兴趣的读者，可阅读作者的原论文[8]。 Word2Vector本质上有两个学习任务，还有两套模型分别是： CBO
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2024-08-07 11:49:37
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文章目录前言一、连续词袋模型CROW 和跳字模型Skip-gram二、层序softmax方法三、负采样方法总结 前言word2vec的目的是通过探索文字之间的关系，产出牛逼的词向量一、连续词袋模型CROW 和跳字模型Skip-gram1、定义字典D：w1、w2、。。。、wN。 2、定义 w_t的上下文context(w_t) = 序列 {w_t-c, …w_t-1,w_t+1, …,w_t+c}
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2024-06-25 21:46:37
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1 背景Word2vec是Word Embedding 的方法之一，是2013 年由谷歌的 Mikolov提出了一套新的词嵌入方法。在word embedding之前出现的文本表示方法有one-hot编码和整数编码，one-hot编码和整数编码的缺点均在于无法表达词语之间的相似性关系。如何解决这个问题呢？自动学习向量之间的相似性表示，用更低维度的向量来表示每一个单词。
Word2vec相关论
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2024-07-12 16:24:20
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word2vec是google 推出的做词嵌入（word embedding）的开源工具。 简单的说，它在给定的语料库上训练一个模型，然后会输出所有出现在语料库上的单词的向量表示，这个向量称为"word embedding"。基于这个向量表示，可以计算词与词之间的关系，例如相似性(同义词等)，语义关联性（中国 - 北京 = 英国 - 伦敦）等。NLP中传统的词表示方法是 one-hot repre
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2024-06-07 14:13:35
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