NLP+深度学习：paper(1) Bengio: A Neural Probabilistic Language Model， word2vec蓝本NNLM方法
摘要 统计语言模型的目的是想去学一系列词的联合概率分布，但如果不加技巧直接硬解的话会出现维数灾难（curse of dimensionality）问题。本文想通过学习每个词的分布表示（distributed representation）来解决这种维数灾难。本模型： 学习词汇的分布式表示（distributed representation） 学习词序列的概率函数（probability func
相关文章
- 1. A Neural Probabilistic Language Model
- 2. 《A Neural Probabilistic Language Model》
- 3. A Neural Probabilistic Language Model笔记
- 4. 词嵌入(word2vec)-NNLM（Neural Network Language Model）
- 5. 读论文《A Neural Probabilistic Language Model》
- 6. 论文学习《A Neural Probabilistic Language Model》
- 7. A Neural Probabilistic Language Model ------阅读笔记
- 8. 【论文阅读】A Neural Probabilistic Language Model
- 9. A Neural Probabilistic Language Model 论文阅读及实战
- 10. Neural Network Language Model（NNLM）
- 更多相关文章...
- • 您已经学习了 XML Schema，下一步学习什么呢？ - XML Schema 教程
- • 我们已经学习了 SQL，下一步学习什么呢？ - SQL 教程
- • Kotlin学习（一）基本语法
- • 算法总结-深度优先算法
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. A Neural Probabilistic Language Model
- 2. 《A Neural Probabilistic Language Model》
- 3. A Neural Probabilistic Language Model笔记
- 4. 词嵌入(word2vec)-NNLM（Neural Network Language Model）
- 5. 读论文《A Neural Probabilistic Language Model》
- 6. 论文学习《A Neural Probabilistic Language Model》
- 7. A Neural Probabilistic Language Model ------阅读笔记
- 8. 【论文阅读】A Neural Probabilistic Language Model
- 9. A Neural Probabilistic Language Model 论文阅读及实战
- 10. Neural Network Language Model（NNLM）