两个问题

1.神经网络中的Dropout与机器学习的哪种方法类似。
2.skip-gram中使用哈夫曼树会出现什么问题。。
#机器学习#
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1.dropout从原理上来说,类似于bagging,都是对样本的重采样 2.不用霍夫曼树的原因是因为其建树过程是根据词频,这样会导致词频相近的词共享路径,而不是语义相近的词共享路径,也就是说霍夫曼树(层次采样)虽然加快了速度,但是丢失了语义信息。
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发布于 2019-08-21 16:22
第一个是bagging,相当于极端化的bagging
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发布于 2019-08-21 16:06
bagging?
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发布于 2019-08-21 15:52
与正则化相似;按照词频建树,词频相近但语义不相近的词在树的位置,路径相似,路径上的参数更新相似,这种技术现在差不多都被淘汰了
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发布于 2019-08-21 15:48

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03-07 13:32
门头沟学院 C++
未来可欺a:读研吧,这简历只适合学历高的,本科大概率只能干开发,你这个简历开发不匹配,算法和深度学习的话学历又不够
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