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图解Attention机制的 Seq2Seq 神经机器翻译模型-一Visualizing A Neural Machine Translation Model
通过可视化动画拆解 Seq2Seq、编码器—解码器与 Attention 机制，理解神经机器翻译如何处理序列、上下文向量和动态对齐。
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The Illustrated Word2vec-图解 Word2vec（一）
当处于简单的二维数组时，1和2中选取最像Jay的人， 这个时候可以使用余弦相似度（cosine similarity）寻找最相似最接近之人 Jay 和 Person 1 的相似度 设： A=Jay= −0.4,0.8 A = Jay = 0.4, 0.8 A=Jay= −0.4,0.8 B = Person\ 1 = 0.3, 0.2 第一步：算点积 A⋅B= −0.4×−0.3 + 0.8×0.2 A \cdot B = 0.4 \t...
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Word Embeddings--词嵌入
Word Embeddings 词嵌入 这是一个单词“king”的词嵌入（在维基百科上训练的GloVe向量）： 0.50451 , 0.68607 , 0.59517 , 0.022801, 0.60046 , 0.13498 , 0.08813 , 0.47377 , 0.61798 , 0.31012 , 0.076666, 1.493 , 0.034189, 0.98173 , 0.68229 , 0.81722 , 0.5187...