文章目录1. One-hot编码2. Embedding3. 语义理解中Embedding意义4. 文本评论（代码实验） 1. One-hot编码要知道embedding的作用，首先要了解独热编码（one-hot）。假设现在有如下对应关系： 那么，就可以用 [0，1，4] 来表示“我是猪”这句话。 而One-hot中只存在0和1，有多少个字要编码，one-hot一行的长度就为这么多。比如一个字典
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2024-03-17 09:24:45
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“万物皆可Embedding”现实生活或者比赛中，我们会经常见到表格数据，其中包含了各种类别特征。本文将简单介绍利用神经网络来表示类别特征的方法-Entity Embedding，这个方法首先出现在kaggle上的《Rossmann Store Sales》中的rank 3的解决方案
原创
2023-05-17 16:57:33
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# 实现 PyTorch Entity Embedding
## 介绍
在这篇文章中，我将向你展示如何在 PyTorch 中实现 Entity Embedding。Entity Embedding 是一种在神经网络中用于表示分类变量的方法，可以将高维的离散特征转换为低维稠密向量，从而更好地表示特征之间的关系。
## 流程概述
为了实现 PyTorch Entity Embedding，我们将按
原创
2024-04-27 05:34:57
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Word Embeding词嵌入Classical Representation: One-hot EncodingFrom One-hot to Distributed RepresentationStatic Word EmbeddingWord2VecWord Embedding by Matrix FactorizationGlove 语言数字化的这个过程叫做 Word Embeddi
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2024-04-03 15:50:23
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Embedding技术概览：1. Graph Embedding简介Word2Vec和其衍生出的Item2Vec类模型是Embedding技术的基础性方法，二者都是建立在“序列”样本（比如句子、用户行为序列）的基础上的。在互联网场景下，数据对象之间更多呈现的是图结构，所以Item2Vec在处理大量的网络化数据时往往显得捉襟见肘，在这样的背景下，Graph Embedding成了新的研究方向，并逐渐
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2024-04-22 13:14:42
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嵌入（embedding）方法是目前文本分析，知识图谱相关中非常常见的一种算法。其为表示学习的一类方法，可以自动地从数据中学习“有用”的特征，并可以直接用于后续的具体任务。后面学习的相关嵌入学习均为表示学习中的内容。节点嵌入关于图的一些信息如何能够转化为计算机可以识别的语言呢？通常的方法也是进行嵌入（embedding）。在此之前，我们已经学习了双曲嵌入：双曲嵌入深度学习双曲嵌入论文与代码实现——
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2024-08-14 09:44:02
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在web上除了JavaScript脚本外，还有各种各样的技术。例如，使用flash、Java applet和activeX等。这些嵌入式对象可以在不妨碍HTML的情况下，使网页变得更加生动。object嵌入式对象标记在HTML中可以使用<object>标记将对象嵌入到页面中。<object>标记可以编写在<head>标记或<body>标记内。在<
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2024-04-18 10:05:33
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1.作用将sparse、categorical输入，转为dense column。这类似于embedding_column ，不同之处在于它产生嵌入共享相同的嵌入权重列的列表。在TensorFlow2.0中叫tf.feature_column.shared_embeddings()。输入参数：categorical_columns通过创建一个类别列的列表categorical_colum
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2024-05-29 09:51:02
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嵌入层(Embedding)的理解与作用embedding层理解首先，我们有一个one-hot编码的概念。假设，我们中文，一共只有10个字。。。只是假设啊，那么我们用0-9就可以表示完。比如，这十个字就是“我从哪里来，要到何处去”，其分别对应“0-9”，如下：我 从 哪 里 来 要 到 何 处 去0 1 2 3 4 5 6 7 8 9那么，其实我们只用一个列表就能表示所有的对话如：我 从 哪 里
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2024-05-16 18:30:15
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简单来说，Embedding就是用一个低维的向量表示一个物体，可以是一个词，或是一个商品，或是一个电影等等。在传统机器学习模型构建过程中，经常使用one hot encoding对离散特征，特别是ID类特征进行编码，但由于one hot encoding的维度等于特征的总数，比如阿里的商品one hot encoding的维度就至少是千万量级的，而且有的特征还会增量更新，所以这样的编码方式得到的特
第二部分 信息层第2章 二进制数值与计数系统2.1 数字与计算数字:抽象数学系统的一个单位，服从算术法则。自然数：0或通过在0上重复加1得到的任何数。负数：小于0的数，是在相应的正数前加上负号得到的数。整数：自然数、自然数的负数或0。有理数：整数或两个整数的商（不包括被0除的情况）。2.2位置计数法基数：记数系统的基本数值，规定了这个系统中使用的数字量和数位位置的值 计数系统的基数规定了这个系统中
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2024-04-26 17:12:25
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创建图模型图模型由若干节点类型（vertex type）和若干边类型（edge type）组成。可以指定边类型的源节点类型（source vertex type）和目标节点类型（target vertex type）。图模型是对现实世界的问题的一种直观的抽象。 我们很容易建立电影推荐问题的模型，模型中有两种节点类型：人（person）和电影（movie），以及一种边类型：打分（rate）。rate
提起Embedding,就不得不提Word2vec,它不仅让词向量在自然语言处理领域再度流行，更为关键的是，自2013年谷歌提出Word2vec以来，Embedding 技术从自然语言处理领域推广到广告、搜索、图像、推荐等深度学习应用领域， 成了深度学习知识框架中不可或缺的技术点。作为经典的Embedding方法，熟悉 Word2vec对于理解之后所有的Embedding相关技术和概念至关重要。什
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2024-04-12 10:28:02
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词嵌入(Word Embedding)是一种将文本中的词转换成数字向量的方法，为了使用标准机器学习算法来对它们进行分析，就需要把这些被转换成数字的向量以数字形式作为输入。词嵌入过程就是把一个维数为所有词数量的高维空间嵌入到一个维数低得多的连续向量空间中，每个单词或词组被映射为实数域上的向量，词嵌入的结果就生成了词向量。 One-hot编码 One-hot编码（被称为独热码或独热
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2024-04-29 17:54:26
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关于embedding-深度学习基本操作 【Word2vec, Item2vec，graph embedding】
经过自己的整理和补充，希望大家看完能有所收获~Word2Vec算法原理：
skip-gram: 用一个词语作为输入，来预测它周围的上下文
cbow: 拿一个词语的上下文作为输入，来预测这个词语本身 Skip-gram 和 CBOW 的简单情形：当
深度学习中不得不学的Graph Embedding方法 这里是「王喆的机器学习笔记」的第十四篇文章，之前已经有无数同学让我介绍一下Graph Embedding，我想主要有两个原因：一是因为Graph Embedding是推荐系统、计算广告领域最近非常流行的做法，是从word2vec等一路发展而来的Embedding技术的最新延伸；二是因为已经有很多大厂将Graph Embeddi
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2024-08-20 17:48:31
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按照我们对于变量的分类：分为数值变量和分类变量，数值变量可以分为连续型和离散型，分类变量又有有序的和无序的。下面我将介绍一些对于这些变量进行离散化处理。 无序分类变量的离散化方法： 比如在泰坦尼克号当中，有一个变量叫做乘客登陆的港口，取值为（C, Q, S）代表三个地方。这是一个典型的无序分类变量，我们在进行数据预处理的时候应该如何进行。 一种很容易想到的方法就是把每个值映射
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2024-03-19 09:12:01
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自己这两天改代码的一些经历，记录一下。DDP对于多卡训练，Pytorch支持nn.DataParallel 和nn.parallel.DistributedDataParallel这两种方式。其中nn.DataParallel 最简单但是效率不高，nn.parallel.DistributedDataParallel(DDP)不仅支持多卡，同时还支持多机分布式训练，速度更快，更加强大。理论上来说，
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2023-12-07 01:04:19
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图（Graph）是一个常见的数据结构，现实世界中有很多很多任务可以抽象成图问题，比如社交网络，蛋白体结构，交通路网数据，以及很火的知识图谱等，甚至规则网络结构数据（如图像，视频等）也是图数据的一种特殊形式。针对graph的研究可以分成三类：1.简单的graph算法：如生成树算法，最短路算法，复杂一点的二分图匹配，费用流问题等等；2.概率图模型：将条件概率表达为图结构，并进一步挖掘，典型的有条件随机
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2024-08-13 13:03:32
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从现在开始来对ＡＪＡＸ的学习教程，这里完全是出于自已的爱好，和自己对技术的不断的追求与渴望；希望在学习的
过程中有什么错的地方请朋友多提出你们宝贵的看法，我会听从你的，在以后的学习过程加以改
从现在开始来对ＡＪＡＸ的学习教程，这里完全是出于自已的爱好，和自己对技术的不断的追求与渴望；希望在学习的过程中有什么错的地方请朋友多提出你们宝贵的看法，我
