相关文章
ILRuntime：ILRuntime寄存器模式详解
前言
ILRunTime虽然有很多优点，其中有一点在以前经常被拿来与Lua进行比较，就是ILRunTime的数值计算性能由于Lua采用了寄存器模式，而ILRunTime在过去是没有支持寄存器模式的，所以在比较时都会说ILRunTime的计算性能比起Lua要略微差…
ILRuntime使用
（1）程序集的管理
1.创建一个新的文件夹（之所以不在Assets根目录下直接创建程序集，因为根目录下创建的程序集会取代Assembly-CSharp.dll） 2.通过 Assets > Create > Assembly Definition，也可以直接通…
ILRuntime热更新
项目/教程地址：传送门IL热更优点： 1、无缝访问C#工程的现成代码，无需额外抽象脚本API 2、直接使用VS2015进行开发，ILRuntime的解译引擎支持.Net 4.6编译的DLL 3、执行效率是L#的10-20倍| 4、选择性的CLR绑定使跨域调用更快速&…
ILRuntime（一）
之前简单的写了个ILRuntime和Unity互相调用的文章：https://blog.csdn.net/wangjiangrong/article/details/90294366，感觉有蛮多不好的地方，所以想重新搞一搞，弄个简单的ILRuntime和Unity的基本框架。
一些基本的概念在上面的文章…
Unity热更方案之ILRuntime怎么用【一】
一、ILRuntime的介绍 在Unity游戏开发中，ILRuntime作为一种基于IL2CPP的热更新解决方案，为开发者提供了动态更新游戏逻辑的能力。ILRuntime利用C#的动态编译和执行特性，可以在游戏运行时加载新的C#脚本，使得能够在不支持JIT的硬件…
ilruntime介绍
1.原理篇 ILRuntime借助Mono.Cecil库来读取DLL的PE信息，以及当中类型的所有信息，最终得到方法的IL汇编码，然后通过内置的IL解译执行虚拟机来执行DLL中的代码。2.常见问题
1） 跨域继承问题：可用跨越继承来热更主域代码…
ILRuntime寄存器模式源码解析
看到ILRuntime介绍的时候，一直好奇寄存器模式到底是干什么的，十分迫切的看起了源码
这里只讲寄存器模式的代码如何运行，如果对il指令不太了解的可以上我上一篇
ILRuntime是通过加载dll运行的，也就是说代码不会被转成il2cpp
pub…
ILRuntime使用讲解
ILRuntime使用讲解快速入门 ILRuntime的作用为什么要用到ILRuntimeILRuntime的实现原理ILRuntime使用环境部署生成Unity.Model.dll文件和Unity.HotFix.dll文件加载unityHotFix.dll和Unity.HotFix.pdb文件为什么加载unityHotFix.dll和Unity.HotFix.pdb文件开始加载 HotFixManage…
CBOW和Skip-Gram模型介绍及Python编程实现
文章目录
前言
一、CBOW模型
1. CBOW模型介绍
2. CBOW模型实现
二、Skip-Gram模型
1. Skip-Gram模型介绍
2. Skip-Gram模型实现
总结 前言
本文实现了CBOW和Skip-Gram模型的文本词汇预测。下图为两种模型结构图： 一、CBOW模型
1. CBOW模型介绍
CBOW模型功能：通过给…
word2vector之CBoW模型详解
深度学习入门小菜鸟，希望像做笔记记录自己学的东西，也希望能帮助到同样入门的人，更希望大佬们帮忙纠错啦~侵权立删。 ✨word2vector系列展示✨ 一、CBOW 1、朴素CBOW模型 本篇 2、基于分层softmax的CBOW模型 基于分层softmax的CBoW模型详解_t…
【自然语言处理】理解词向量、CBOW与Skip-Gram模型
文章目录 一、词向量基础知识1.1 One-hot表示1.2 Distributed表示 二、word2vec基础知识2.1 CBOW和Skip-gram 三、基于Hierarchical Softmax的 CBOW 模型和 Skip-gram 模型3.1 CBOW 模型3.2 Skip-gram 模型 四、Word2Vec训练过程五、Python实现Word2vec模型参考资料 关于Word2V…
【万字长文】Word2Vec计算详解（一）CBOW模型
【万字长文】Word2Vec计算详解（一）CBOW模型
写在前面 本文用于记录本人学习NLP过程中，学习Word2Vec部分时的详细过程，本文与本人写的其他文章一样，旨在给出Word2Vec模型中的详细计算过程，包括每个模块的计…
轻松理解CBOW模型
引言
前面我分析了Word2vec的一种模型叫做skip-gram模型。在这篇文章中，我将讲述另一个word2vec模型——连续词袋模型（CBOW）模型。如果你理解skip-gram模型，那么接下来的CBOW模型就更好理解了，因为两者模型互为镜像。…
PGL 系列（四）词向量 CBOW
环境 python 3.6.8paddlepaddle-gpu 2.3.0numpy 1.19.5pgl 2.2.4学习路线 一、CBOW 概念 CBOW：通过上下文的词向量推理中心词 在CBOW中，先在句子中选定一个中心词，并把其它词作为这个中心词的上下文。如 上图 CBOW所示，把“spiked”作为中心词，把“Pineapples、are、and、…
改进版的CBOW模型
复习
首先复习一下之前的CBOW笔记。
采用推理的方法认知单词、CBOW模型这里面主要是：
CBOW模型的核心思路：给出周围的单词（上下文）时，预测目标词处会出现什么单词。
要用神经网络处理单词，需要先将单词转化为固定长度的向量，这就引出了单词的表示。
单词的表示：将…
机器学习——CBOW负采样（手动实操）
CBOW的Hierarchical softmax代码，虽然没有成功，但至今我仍然认为代码逻辑是没有问题 一定是有某些地方，是我理解有误，先暂时搁置Hierarchical Softmax的方式 来试试负采样的方式 负采样这个词，好像在哪看到过ÿ…
CBOW 和 Skip-gram
Tomas Mikolov 等人在论文 Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space 中提出了 CBOW (Continuous Bag-of-Words Model) 和 Skip-gram (Continuous Skip-gram Model) 这两种用于训练词向量（word embeddings）的模型，并在 …
NLP Embedding，CBOW
NLP Embedding，Word2vec
Word2vec：CBOW介绍
1. 目的，流程梳理
NLP任务中需要将词以向量方式表示（嵌入数学空间中，word embedding)，最原始的是one-hot编码，但是会导致词向量的维度太大&…
