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DeepLearning.ai学习笔记(五)序列模型 -- week2 自然语言处理与词嵌入

一、词汇表征 首先回顾一下之前介绍的单词表示方法,即one hot表示法。 如下图示,“Man”这个单词可以用 \(O_{5391}\) 表示,其中O表示One_hot。其他单词同理。 但是这样的表示方法有一个缺点,看是看下图中右侧给出的例子,比如给出这么一句不完整的话: **I want a glass of orange __** 假设通过LSTM算法学到了空白处应该填“juice”.但是如果将orange改成apple,即 **I want a glass of apple __** 那么是否也需要从头开始学习“apple juice”吗?能否通过构建“apple” 与 “orange” 的联系让它不需要重学就能进行判断呢?所以下面给出了一种改进的表示方法,称之为“词嵌入(Word Embedding)” 我们知道单词与单词之间是有很多共性的,或在某一特性上相近,比如“苹果”和“橙子”都是水果;或者在某一特性上相反: 比如“父亲”在性别上是男性,“母亲”在性别上是女性,通过构建他们其中的联系可以将在一个单词学习到的内容应用到其他的单词上来提高模型的学习的效率,下面是一个简化的表格...

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目前人工智能的发展正如火如荼,基于此的应用也是层出不穷。比如实时的现场多语种翻译机,还有各种App里出现的实名认证活体检测技术。以至于小学生都已经在用Python开发人工智能程序了! 看到这么多应用,虽然小学生都在开发人工智能程序了,但是对于初次接触的人来说,搭建环境、构建模型、编写程序、调试应用,花费的时间也不少。其门槛能不能进一步降低,从而让我们快速上手呢? 答案当然是可以的。毕竟一切都可以服务化。阿里云就提供了许多人工智能的服务,进一步降低了开发者的使用门槛。比如阿里云大学在线考试系统使用的身份证识别、人脸比对技术,就来自阿里云提供人脸识别产品(https://data.aliyun.com/product/face )。 我们以一个宠物匹配小游戏为例,来介绍下如何快速上手。 思路是我们先找到一些动物的照片,看看他们的脸型比例。通过

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