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图表
1.1
本书:巴黎,冠军。
.....................................................................................................
23
2.1
感知器的标准模型:计算每个神经元的激活率
2.2
文本分类的一般体系结构
2.3
嵌入
或词的
2.4
滑动窗口和文本剪切
2.5
学习的早期停止
........................................................................................................
2.6
ADT
和深度学习中的单词表示
2.7
基于SkipGram模型的嵌入预训练模型从应用程序www.example.com捕获
http://ronxin.github.io/wevi/
38
2.8
共现向量空间的分析(统计计算)。
.......................................................................
39
2.9
使用Word2Vec(SkipGram)在Presidents语料库上计算的嵌入坐标所
描述的单词表的AFC
法语40
2.10
在学习总统语料库后,根据嵌入坐标(
Word2Vec
)调整的单词表的
AFC
法国41
2.11
E中单词territoires和特定共现的分布马克龙。42
2.12
单词
territoires
的
k
个最近邻
-Word 2 Vec
.................................................................
42
2.13
k
单词
territoires
的最近邻居
-
分类后
3.1
通过卷积和数据抽象进行图像分类。来源:
https://api.semanticscholar.org/CorpusID:975170
....................................
46
3.2
CNN应用于文本分类
3.3
文本去卷积清晰度(
TDS
)
51
3.4
z-score与TDS-示例:Tite-live Book XXIII第23章26 53
3.5
表达式和if 55的共现分析
........................................................................................
3.6
单词fall
.......................................................................................................................
56的共
现分析
3.7
反卷积应用于
E
的语音马克龙。
...............................................................................
57
3.8
转换
............................................................................................................................的主要
共现语法类别58
3.9
Impetu和Castra
..........................................................................................................
59之间
的特异性共现
3.10
转置
........................................................................................................................................
卷积的
反卷积
61
3.11
反卷积
2
:左
填充正常
,
右填充相同
。
..................................................................
62
3.12
去卷积数据的原始提取