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在浏览器中进行深度学习:TensorFlow.js (九)训练词向量 Word Embedding

词向量,英文名叫Word Embedding,在自然语言处理中,用于抽取语言模型中的特征,简单来说,就是把单词用一个向量来表示。最著名的Word Embedding模型应该是托马斯·米科洛夫(Tomas Mikolov)在Google带领的研究团队创造的Word2vec。 词向量的训练原理就是为了构建一个语言模型,我们假定一个词的出现概率是由它的上下问来决定的,那么我们找来很多的语素来训练这个模型,也就是通过上下文来预测某个词语出现的概率。 如上图所示,词嵌入向量的训练主要有两种模式: 连续词袋 CBOW, 在这个方法中,我们用出现在该单词的上下文的词来预测该单词出现的概率,如上图就是该单词的前两个和后两个。然后我们可以扫描全部的训练语素(所有的句子),对于每一次出现的词都找到对于的上下文的4个词,这样我们就可以构建一个训练集合来训练词向量了。 Skip-Gram和CBOW正好相反,它是用该单词来预测前后的4个上下文的单词。注意这里和上面的4个都是例子,你可以选择上下文的长度。 那么训练出来的词向量它的含义是什么呢? 词向量是该单词映射到一个n维空间的表示,首先,所有的单词只有在表示为...

基于macOS+VMware的GNS3内VM上公网

笔者经常需要做网络实验,GNS3就是笔者最喜欢用的模拟器,为了便于实验,需要能从macos上直接ssh登陆模拟出来的vm,并且vm需要上公网。经过研究,已解决此问题,并以此分享出来 tag: macos, vmware, gns3, vm上公网 小慢哥的原创文章,欢迎转载 环境说明 本文基于以下环境: ▷ 宿主:macOS Mojave ▷ GNS3版本:2.1.14 ▷ GNS3内部的VM运行在:GNS3 VM里 ▷ GNS3 VM运行在:VMware Fusion 专业版 11.0.1 ▷ centos7.3是运行在GNS3 VM里的Qemu虚拟机 可以理解为在macOS上运行了VMware,在VMware里运行了GNS3 VM,在GNS3 VM里运行了Qemu虚拟机。 对,就是"俄罗斯套娃"。 想让GNS3内的VM上Internet公网,有2种方法,接下来分别详细讲解 方法1(内置) GNS3内置一个nat cloud,只要将vm连上这个nat cloud就可以上公网(上图中的Nat1就是nat cloud) 实现原理:nat cloud会对数据包进行SNAT,将源IP转换成ma...

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