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，與這個系數(shù)矩陣（N*M,M是word2vec詞向量維數(shù)）相乘之后就這個可以能夠得到1*M的向量，這個向量應(yīng)該是這個詞隨機的詞向量了。那你對于那個N*M的矩陣，每一行就不對應(yīng)了每個單詞的詞向量。

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

人工智能能否取代人類的論文，研究的重點和難點是什么？

你好。謝邀。

人工智能無法完全改變?nèi)祟惖恼撐摹Ｖ攸c和難點大都數(shù)據(jù)來表示問題。

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題是需要設(shè)計損失函數(shù)的，全是由人類來定義,定義什么時候智能系統(tǒng)值得獎勵，什么時候必須懲罰借此后來都沒有達到優(yōu)化目標。這樣的機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。

還有一個原因是人還能夠基于條件歷史上的所有知識參與知識再生產(chǎn)出來，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的知識再組織能力，所以才人工智能必定根本無法取代人類的論文。

研究的重點和難點一直在是它表示的問題。如何表示一個詞，如何它表示一個句子，怎么來表示一篇文章，如何可以表示一段語音，如何能可以表示實體間的關(guān)系，該如何....

可以說也能很清楚將概念它表示進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。

語音來表示語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，這那是一小個時間片的語音意思是，有了那樣高效的語音可以表示，才有了后面更加快捷的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算能力。

詞意思是word2vec技術(shù)打開了詞可以表示的新的時代，頗大的促進了NLP技術(shù)的發(fā)展，詞和詞之間可以不實際距離通過心胸氣量，詞擁有了也是非常豐富地的語音，強盜團到此再產(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)點表示Node2vec是利用才能產(chǎn)生網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點向量的模型，輸入輸入是網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)（這個可以無權(quán)重），輸出來是每個節(jié)點的向量。這里的節(jié)點可以不是任何有關(guān)系的實體，人類的知識、結(jié)構(gòu)等都可以不用這種來思想感情，Node2Vec從某種擁有了有聯(lián)系的萬物皆宜來表示的能力。

當時之外，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。

多看點主題文章，國內(nèi)的國外的，尤其是國外老牌期刊的文章，自己總結(jié)一下去掉