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, Novembar
Anonim

Šta 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, da li je latentna Dirichletova alokacija mašinsko učenje?

Latentna Dirichletova alokacija ( LDA ) je generativni probabilistički model korpusa. Osnovna ideja je da se dokumenti predstavljaju kao nasumične mješavine latentno teme, gde je svaka tema okarakterisana distribucijom po rečima.

Slično tome, kako funkcionira modeliranje tema LDA? LDA pretpostavlja da su dokumenti proizvedeni iz mješavine tema. Te teme zatim generiraju riječi na osnovu njihove distribucije vjerovatnoće. S obzirom na skup podataka dokumenata, LDA nazaduje i pokušava otkriti koje teme bi kreirajte te dokumente na prvom mjestu. LDA je tehnika faktorizacije matrice.

U vezi s tim, kako se izgovara latentna Dirichletova alokacija?

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

Da li je latentna Dirichletova alokacija nadzirana ili nenadzirana?

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

Preporučuje se: