本研究介绍了一种名为weIghted meaN oF vectOrs（INFO）的创新优化器的分析和原理，以优化不同的问题。INFO是一种修正的权重均值方法，其中加权均值思想用于实体结构，并使用三个核心过程更新向量的位置：更新规则，向量组合和局部搜索。更新规则阶段基于基于均值的定律和收敛加速，以生成新的向量。向量组合阶段创建获得的向量与更新规则的组合，以实现有希望的解决方案。INFO中改进了更新规则和矢量组合步骤，以提高勘探和开发能力。此外，本地搜索阶段有助于该算法摆脱低精度解决方案，并改善开发和收敛。INFO的性能在48个数学测试函数和5个约束工程测试用例中进行了评估。根据文献，结果表明，INFO在勘探和开发方面优于其他基本和先进的方法。在工程问题的情况下，结果表明INFO可以收敛到全局最优解的0.99%。因此，INFO算法是优化问题中实现最优设计的有前途的工具，这源于该算法在优化约束情况下的可观效率。

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论文原文 Skip-Thought Vectors 论文信息 NIPS2015 个人解读 Wang & Hytn Chen 更新时间 2020-02-17 句子表示简介 句子分布式表示：将一句话用固定长度的向量进行表示，向量往往高维，因此也可看作将一句话嵌入进高维空间中去，也叫做句嵌入，让句子的语义更准确地编码到有限维的向量中，在向量子空间中保持句子的语义关系，更好地利用语言模型以及无监督上下文信息。 BERT出来之后，句表示领域就很少出来工作了，而这篇文章是BERT借鉴的一篇工作。 早期一点的句表示值得一提的是TF-IDF，中心思想是认为一句话每一个词对于这句话的语义都

lda2vec Moody的lda2vec的pytorch实现，这是一种使用词嵌入的主题建模方法。 原始论文： 。 警告：我个人认为使lda2vec算法起作用非常困难。 有时它找到几个主题，有时却找不到。 通常，找到的很多话题都是一团糟。 该算法易于产生较差的局部最小值。 它在很大程度上取决于初始主题分配的值。 对于我的结果，请参阅20newsgroups/explore_trained_model.ipynb 。 另请参见下面的实现详细信息。 失利 培训进行如下。 首先，将文档语料库转换为一组元组{(document id, word, the window around the word) | for each word in the corpus} {(document id, word, the window around the word) | for each word

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