这是CS224n课程第一讲的笔记摘录:自然语言处理与深度学习。
3 基于 SVD 的方法
对于这类查找词嵌入(也称为词向量)的方法,我们首先遍历海量数据集并以某种形式的矩阵累积词共现计数然后执行奇异值分解得到一个分解。然后我们使用作为我们字典中所有单词的词嵌入。让我们讨论一些选择.
做什么在这种情况下指的是?
这是CS224n课程第一讲的笔记摘录:自然语言处理与深度学习。
3 基于 SVD 的方法
对于这类查找词嵌入(也称为词向量)的方法,我们首先遍历海量数据集并以某种形式的矩阵累积词共现计数然后执行奇异值分解得到一个分解。然后我们使用作为我们字典中所有单词的词嵌入。让我们讨论一些选择.
做什么在这种情况下指的是?
指奇异值分解(SVD)的结果。
一个矩阵可以在三个矩阵的帮助下编写
在哪里是一个酉矩阵,是对角线具有称为奇异值的实数的矩阵,以及是一个单一的矩阵。这是 Hermitian 转置。SVD 有应用,例如优化问题、主成分分析等。维基百科有相当长的文章。