Ejemplo de Word Embeddings con Gensim

En posts anteriores vimos como las representaciones distribuidas permiten extraer mucha información de las palabras y mejorar el rendimiento de las aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural. Uno de los modelos más usados es Word2vec, creado en 2013 por Tomas Mikolov en Google, que se basa en redes neuronales de varias capas y tiene dos... Seguir leyendo →

Importancia de las representaciones distribuidas

Una de las claves del éxito del Deep Learning ha sido la capacidad de las redes neuronales con muchas capas de extraer representaciones distribuidas de los datos y de esa forma facilitar el proceso de entrenamiento y aprendizaje. Estas representaciones distribuidas permiten captar la estructura estadística y los factores que explican la variación de los... Seguir leyendo →

Orgullosamente ofrecido por WordPress | Tema: Baskerville 2 por Anders Noren.

Subir ↑