Sadržaj:

Kako koristite latentnu Dirichletovu alokaciju?
Kako koristite latentnu Dirichletovu alokaciju?

Video: Kako koristite latentnu Dirichletovu alokaciju?

Video: Kako koristite latentnu Dirichletovu alokaciju?
Video: Generate Studio Quality Realistic Photos By Kohya LoRA Stable Diffusion Training - Full Tutorial 2024, Studeni
Anonim

Što je LDA?

  1. Odaberite svoj jedinstveni set dijelova.
  2. Odaberite koliko kompozita želite.
  3. Odaberite koliko dijelova želite po kompozitu (uzorak iz Poisson distribucija ).
  4. Odaberite koliko tema (kategorija) želite.
  5. Odaberite broj između ne-nula i pozitivne beskonačnosti i nazovite ga alfa.

Slično, možete pitati, je li latentna Dirichletova alokacija strojno učenje?

Latentna Dirichletova alokacija ( LDA ) je generativni probabilistički model korpusa. Osnovna ideja je da su dokumenti predstavljeni kao nasumične mješavine latentan teme, gdje je svaka tema obilježena raspodjelom po riječima.

Slično, kako funkcionira modeliranje tema LDA? LDA pretpostavlja da su dokumenti izrađeni iz mješavine tema. Te teme zatim generiraju riječi na temelju njihove distribucije vjerojatnosti. S obzirom na skup podataka dokumenata, LDA nazaduje i pokušava shvatiti koje teme bi na prvom mjestu stvoriti te dokumente. LDA je tehnika faktorizacije matrice.

S obzirom na to, kako se izgovara latentna Dirichletova alokacija?

"ch" se može izgovoriti kao zvuk "sh" ili tvrdi "k" zvuk. A završetak "et" može se na francuski način izgovoriti kao "lay" ili kao "let" s tvrdim "t" zvukom. Latentna Dirichletova alokacija prvi put je objašnjeno u istraživačkom radu iz 2003., ali kao i većina tehnika, ključne ideje su objavljene ranije.

Je li latentna Dirichletova alokacija nadzirana ili nenadzirana?

Tako je LDA je bez nadzora metoda. Međutim, može se proširiti na a pod nadzorom jedan.

Preporučeni: