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LDA 原理说明LDA为latent Dirichlet allocation的简称，是一个生成式模型，是一种主题模型，无监督度学习方法。其基本假设是一篇文档是...
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seq2seq和attention原理详解1、Seq2seq Seq2seq由两个RNN/LSTM构成，其中encoder RNN产生原始sentence的encoding，decode...
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word2vector embeddding原理详解1、引入 word2vector的原本意思即为把词向量化，那么为什么要这么做呢？one-hot也可以表示词袋中的词，但是比如motel可以one...
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阿里Sequential Deep Matching Model 精读和理解
本文主要在于精读该论文，提取一些信息，一方面帮助掌握和深入理解模型构建的结构，另一方面大家要结合自己做项目的需求进行总结和拓展，以保模型运用恰当...
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LSTM简易说明
有一定神经网络基础的建议直接阅读原文即可，该篇说明主要翻译来自该文章，目的是为LSTM-DSSM模型的理解做简易说明。原文地址：https://...
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tensorflow中常见操作总结--tf.feature_column.embedding_column本次验证的目的在于：使用tf.feature_column.embedding_column函数进行训练得到的vector，在预测时直接使用tf...
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使用tensorflow来做word2vector(2)--实际操作
上篇文章对word2vector做了简单的描述，本篇主要是进行基础实践， 基本翻译来自：https://adventuresinmach...
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使用tensorflow来做word2vector(1)--简易基本知识有关word2vector的原理这里不赘述，本篇仅阐述怎么使用tensorflow来做一个实际操作案例。这里的一些说明，均为实际操作总结，或来自...
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tensorflow中常见操作总结--读取数据关于读取dataframe数据为dataset，并做batch处理。 注意，tf中的dataset api读取数据时，使用了并行（paralle...