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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05-28 23:26
河南大学 Java
双非本,刚学完Redis,项目只有外卖和点评,八股没准备,算法只有lqb省一,感觉敲的项目也是一言难尽没怎么吸收。怎么你们都有实习了
大牛之途:27急个锤子,你投日常实习最好的时间就是9,10月份,那时候暑期实习都结束了,正是缺人的时候。这份日常又能给你的暑期实习增加竞争力,暑期找的好了秋招也不怕了,都是环环相扣的
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嵌入式小辣鸡:包装好一点,校内的奖项可以不用写,校内项目经历最后两点写的太差了,详细讲一下内容,名字变一下。只需要写项目实现了什么,自己在其中做了什么就好,查看图片
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