隐藏的单词价格

例如，正如在NLP中常见的那样，我们可以隐藏句子的一部分，并从剩余的单词中预测隐藏的单词。我们也可以从当前帧(观测数据)中预测视频中过去或未来的帧(隐藏数据)。

单词编码的这种方法（通常称为单词嵌入）考虑了上下文。例如，我们可以预期国王和王室一词的空间距离要比鹦鹉和蜂蜜小。Word2vec使用浅层两层神经网络执行特定任务（基于所使用的方法），并为每个单词学习隐藏层的权重。这些学习的隐藏层权重用作我们的最终单词向量。您可以阅读原始论文，以深入了解如何获得这些单词向量。但总的来说，这是使用Word2Vec获取基于上下文的单词向量的两种常用方法：

此项目是一个帮助记忆单词的单词本，用户输入要记忆的单词，系统会自动保存到sqllte数据库中，用户可以自行设置界面风格。设置单词记忆顺序等，可以查找单词，删除单词，以及隐藏中文。可以帮助用户更好的记忆单词。

其中人物是纯正的美式发音；这部动画的特点是：小动物的身体、物品的形状都由单词组成。动画片里出现的吃的、玩的等等都由单词构成!每一集小动物们都需要完成不同的单词任务，比如在一集任务里，小动物们都需要找到ake词汇来隐藏自己，贪吃的小猪找到了cake，体型巨大的鲨鱼则找到了lake!；小朋友通过看动画片就感受到了拼读，而不需要讲解规律。

编码器将一个单词序列作为输入，并生成一系列隐藏表示，这些表示捕捉输入的含义和上下文。**使用这些隐藏表示，并逐个生成一个输出单词序列。