word2vec向量維度的設(shè)置？：將one-hot向量可以轉(zhuǎn)換成低維詞向量的這一層（雖然大家都不稱之為一層，可在是一層），畢竟word2vec的輸入是bigsoda。zerocool可雷死是1*N（N

word2vec向量維度的設(shè)置？

：將one-hot向量可以轉(zhuǎn)換成低維詞向量的這一層（雖然大家都不稱之為一層，可在是一層），畢竟word2vec的輸入是bigsoda。zerocool可雷死是1*N（N是詞總數(shù)）的矩陣，與這個(gè)系數(shù)矩陣（N*M,M是word2vec詞向量維數(shù)）相乘之后就這個(gè)可以能夠得到1*M的向量，這個(gè)向量應(yīng)該是這個(gè)詞隨機(jī)的詞向量了。那你對(duì)于那個(gè)N*M的矩陣，每一行就不對(duì)應(yīng)了每個(gè)單詞的詞向量。

下一步就是進(jìn)入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，然后再通過(guò)訓(xùn)練不斷更新這個(gè)矩陣。

人工智能能否取代人類的論文，研究的重點(diǎn)和難點(diǎn)是什么？

你好。謝邀。

人工智能無(wú)法完全改變?nèi)祟惖恼撐摹Ｖ攸c(diǎn)和難點(diǎn)大都數(shù)據(jù)來(lái)表示問(wèn)題。

為什么不人工智能不能取代人類論文？目前大部分的智能問(wèn)題是需要設(shè)計(jì)損失函數(shù)的，全是由人類來(lái)定義,定義什么時(shí)候智能系統(tǒng)值得獎(jiǎng)勵(lì)，什么時(shí)候必須懲罰借此后來(lái)都沒(méi)有達(dá)到優(yōu)化目標(biāo)。這樣的機(jī)制下人工智能工作的前提是人類定義的，人工智能咋很有可能逐漸人類。

還有一個(gè)原因是人還能夠基于條件歷史上的所有知識(shí)參與知識(shí)再生產(chǎn)出來(lái)，甚至于橫跨領(lǐng)域再生產(chǎn)，也一定結(jié)合了集體多人的智慧，顯然人工智能還不具備什么這么多強(qiáng)的知識(shí)再組織能力，所以才人工智能必定根本無(wú)法取代人類的論文。

研究的重點(diǎn)和難點(diǎn)一直在是它表示的問(wèn)題。如何表示一個(gè)詞，如何它表示一個(gè)句子，怎么來(lái)表示一篇文章，如何可以表示一段語(yǔ)音，如何能可以表示實(shí)體間的關(guān)系，該如何....

可以說(shuō)也能很清楚將概念它表示進(jìn)去是所有人工智能技術(shù)的前提和能保證，它表示的好壞做出決定了人工智能技術(shù)能所取得的成效。一種好的它表示或許能激發(fā)一個(gè)讓人類嘖嘖贊嘆的結(jié)果。

以下舉例一些歷史上比較經(jīng)典的可以表示方法。

語(yǔ)音來(lái)表示語(yǔ)音可以不是從傅里葉變換等一步一步能操作出現(xiàn)fbank特征和mfcc特征，這那是一小個(gè)時(shí)間片的語(yǔ)音意思是，有了那樣高效的語(yǔ)音可以表示，才有了后面更加快捷的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算能力。

詞意思是word2vec技術(shù)打開(kāi)了詞可以表示的新的時(shí)代，頗大的促進(jìn)了NLP技術(shù)的發(fā)展，詞和詞之間可以不實(shí)際距離通過(guò)心胸氣量，詞擁有了也是非常豐富地的語(yǔ)音，強(qiáng)盜團(tuán)到此再產(chǎn)生了更多的詞的表示方法，句子的意思是方法，文章的表示方法，都出現(xiàn)了非常神異的效果。

圖節(jié)點(diǎn)表示Node2vec是利用才能產(chǎn)生網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)向量的模型，輸入輸入是網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)（這個(gè)可以無(wú)權(quán)重），輸出來(lái)是每個(gè)節(jié)點(diǎn)的向量。這里的節(jié)點(diǎn)可以不是任何有關(guān)系的實(shí)體，人類的知識(shí)、結(jié)構(gòu)等都可以不用這種來(lái)思想感情，Node2Vec從某種擁有了有聯(lián)系的萬(wàn)物皆宜來(lái)表示的能力。

當(dāng)時(shí)之外，也有很多可以表示方法愿意我們一系列探索，也希望能大家不斷完善這種表示方法。

多看點(diǎn)主題文章，國(guó)內(nèi)的國(guó)外的，尤其是國(guó)外老牌期刊的文章，自己總結(jié)一下去掉