Concept
Allocation de Dirichlet latente
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Modèles du sujet: Allocation de dirichlet latent
Présente l'attribution des dirichlets latents pour la modélisation des sujets dans les documents, en discutant de son processus, de ses demandes et de ses limites.
Indexation sémantique latente : fichiers inversés
Explore les indices de décalage terminologique dans les fichiers inversés et les solutions de rétroaction de pertinence.
Modèles du sujet: Comprendre les structures latentes
Explore les modèles thématiques, les modèles de mélange gaussien, la répartition des dirichlets latents et l'inférence variationnelle dans la compréhension des structures latentes à l'intérieur des données.
L'adhésion des mots : modèles et apprentissage
Explore l'intégration de mots, l'importance du contexte et les algorithmes d'apprentissage pour créer de nouvelles représentations.
Modèles de sujets probabilistes : Latent Dirichlet Allocation
Explore Latent Dirichlet Allocation, un modèle de sujet probabiliste pour le regroupement et l'analyse de documents à l'aide de distributions sur des mots et des sujets.
Indexation sémantique latente : concepts et applications
Explore l'indexation sémantique latente, une technique de cartographie des documents dans un espace conceptuel pour la recherche et la classification.
Inférence variable et réseaux neuraux
Couvre l'inférence variationnelle et les réseaux neuronaux pour les tâches de classification.
Modèles d'intégration de mots : Optimisation et applications
Explore l'optimisation des modèles d'intégration de mots, y compris la minimisation de la fonction de perte et la descente de gradient, et introduit des techniques comme Fasttext et Byte Pair Encoding.
Indexation des données : Indexation sémantique latente
Explore l'indexation sémantique latente dans la récupération d'information, en discutant des algorithmes, des défis dans la récupération spatiale vectorielle et des méthodes de récupération axées sur le concept.
Apprendre les modèles latents dans les structures graphiques
Explore l'apprentissage des modèles latents dans des structures graphiques, en se concentrant sur des scénarios avec des échantillons incomplets et en introduisant la notion de distance entre les variables.