原创 iCaRL：Incremental Classifier and Representation Learning論文閱讀
此算法構造分類器的過程就是構造一個樣本集。根據樣本集進行分類。 一、分類原理： （一）如何分類呢？ ①要分類的圖片爲x ②得到圖片x的特徵向量 ③得到樣本集中每個樣本的特徵向量。對每個類的特徵向量加和取平均得到每個類別的樣本平均。 ④圖片
2020-06-26 11:22:57
原创 word2vec中的負採樣（以CBOW模型爲例）
CBOW模型圖 輸入詞w（t）的上下文單詞的詞向量（隨機生成），輸入層單詞加和得到了一個跟輸入詞相同維數的向量。對此向量進行相應操作，使得輸出爲w(t)的概率最大。 當然輸出層可以用softmax，目標：w(t)的s
2020-06-26 11:22:56