Wasserstein is all you need:構建無監督表示的統一框架
瑞士洛桑聯邦理工學院的研究者提出,通過將每個物件與分佈估計和點估計(向量嵌入)相關聯來構建單個物件或實體(及其組合)的無監督表示的統一框架。該方法可用於具有共現結構的任何無監督或監督問題(文字或其他模態)。該框
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Siamese Network是指網路中包含兩個或以上完全相同的子網路,多應用於語句相似度計算、人臉匹配、簽名鑑別等任務上 語句相似度計算:輸入兩句話,判斷是否是一個意思 人臉匹配:輸入兩張人
概述 本文主要是我最近對於開源記憶體獲取實用程式WinPmem的漏洞發現與分析成果。讀者可以在Velocidex/c-aff4釋出頁面(https://github.com/
在全棧課程中介紹過如何使用 gensim 訓練中文詞向量,即詞嵌入(Word Embedding) study.163.com/course/cour… note.youdao.co
根據官網的資料,總結出PaddlePaddle支援多種不同的資料格式,包括四種資料型別和三種序列格式: 四種資料型別: dense_vector:稠密的浮點數向量。 sparse_bina
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本期推薦的論文筆記來自 PaperWeekly 社群使用者 @hawksilent 。 本文是曼徹斯特大學發表於 ACL 2018 的工作,文章提出了一種新的基於圖的神經網路關係抽取模型。 文
在前面介紹一個角色控制的功能,角色可以走動,也可以跳起來,還可以開火打靜止的敵人,不過這樣還是不爽,能否建立一些可以移動的敵人呢?本文就來解決這個問題。因此,跟前面一樣建立一個膠囊體,然後再建立一個立方體當作鼻
降維 機器學習領域中所謂的降維就是指採用某種對映方法,將原高維空間中的資料點對映到低維度的空間中。降維的本質是學習一個對映函式 f : x->y,其中x是原始資料點的表達,目前最多使用向量表達形式。
*本文作者:pingch,本文屬 FreeBuf 原創獎勵計劃,未經許可禁止轉載。 前言 近年來,隱私問題成為人們廣泛關注的熱點問題,隨著大資料時代的到來,每個人的行為軌跡都被廠商以不同形式儲存在雲
考慮一個大而複雜的資料集。如果你的任務是分析此資料集,你可以通過繪製幾個圖表進行探索性可視分析(EVA)。這種迭代的圖表驅動方法很受歡迎,並得到Tableau等軟體和Kaggle Kernels等資料科學筆記本
最近讀了兩篇文章(見文末),核心是如何不使用DL的方法來得到效果不差的文字和句子embedding。第一篇文章核心是提出了簡單但有效的句子和文字級的embedding策略,無需使用DL技術,只需要詞向
在瑞典斯德哥爾摩舉行的SEC-T安全/黑客會議期間,F-Secure研究人員 Olle Segerdahl和Pasi Saarinen詳細介紹 了攻擊者如何使用韌體漏洞來禁用供應商實施的安全措施並提取任何加密
一則「借臉盜刷」民生新聞,牽出一個「刷臉支付被盜」的烏龍,同時也折射出「人臉識別」在落地應用和技術普及層面的短板。 基於「借臉盜刷」的案件背景,我們懷著求證的態度進行了多款機型在微信和支付寶下
摘要: 因為網際網路的發展,不會再有“鄉書何處達?歸雁洛陽邊”的擔憂,只要一通視訊電話就能感覺親人彷彿就在身邊。 天下網商實習記者 章於亮 文 | 攝 編者按: 千年京杭大運河,起餘杭(今杭州)