embedding是指将
目标向量化，常用于自然语言处理（如：Word2Vec）。这种思想的意义在于，可以将语义问题转换为数值计算问题，从而使计算机能够便捷处理自然语言问题。如果采用传统的One-hot编码，每个单词之间相互独立，此时词向量之间相互正交，编码无法反映单词之间的关联关系。而embedding可以理解为是将One-hot编码的高维向量，降维到一个较低维度的空间，在这个空间中不
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2024-05-24 20:10:05
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一言以蔽之，GloVe的思想就是借鉴word2vec的pair-wise的方法以及其他一些trick来进行传统矩阵分解运算进而得到word vectors。GloVe(Global Vectors for Word Representation)是斯坦福大学发表的一种word embedding 方法，GloVe: Global Vectors for Word Representation，它看
跨入transformer时代，看看抛开CNN和RNN，如何只基于attention对不定长的序列信息进行提取。这里选取WMT的英翻中任务，我们来一边聊模型insight一边看代码实现
无所不能的Embedding6 - 跨入Transformer时代～模型详解&代码实现上一章我们聊了聊quick-thought通过干掉decoder加快训练, CN
跨入transformer时代，看看抛开CNN和RNN，如何只基于attention对不定长的序列信息进行提取。这里选取WMT的英翻中任务，我们来一边聊模型insight一边看代码实现
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2024-10-25 22:00:39
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本示例的目的，是希望把sku训练好的embedding值嵌入到transformer算法中，从而提高transformer在销量预测算法中的准确性。一、训练数据格式说明1、embedding训练的数据格式示例：133657,本田#第八代雅阁,1816,4字段1表示：sku_id字段2表示：车型 # 款式字段3表示：车型 # 款式对应的序号id字段4表示：sku_id对应的类目信息2、销量预测训练的
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2024-06-05 10:46:08
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第6周学习：Vision Transformer + Swin Transformer一、Vision Transformer二、Swin Transformer 一、Vision Transformer回顾Self-Attention机制W是可以进行学习更新的参数 输入输出的 feaure 维度是相同的，是一个 plug-and-play 模块。简单而言，纯vit模型由三个模块组成：（1）Li
其实看看笔者文章之前，可以在网上搜索下将3Dmax模型输入到WPF的办法，大部分结果都是这篇文章。这篇文章呢？有点麻烦，就是我们3Dmax模型转换到Blend的时候只有模型没有材质及贴图，需要在Blend3中自己添加材质贴图。模型简单在Blend添加是OK的，复杂点的话，那就麻烦了，笔者想还不直接用Blend建模型呢!还有一点笔者觉得用按钮控制飞机太麻烦了，可以用鼠标控制飞机啊。所以本篇主要是
对于BIM模型而言，有些刚入门学习的朋友还并不知道它的来源渠道，其实在现阶段国内BIM模型来源基本就是三个渠道，一个是企业员工自建的，另一个就是从外面“购买”的，也就是所谓的BIM外包服，最后一个就是BIM团队。下面就从这三个渠道聊聊 对于BIM模型来源的看法。1、内部员工建模由企业内部员工进行BIM模型的创建是最常见的也是最好的方式。首先，企业的项目团队成员对项目有一定的了解，并且参与到项目生命
目录概述一、使用方法二、STM32CubeMx配置三、Examples四、运行结果五、总结概述 嵌入式也能像纯软开发那样输出级别，方便查找Bug，有了这个神器可以减少很多排查问题的时间。好了，下面引用官方的简述：
ALBERT的初衷是想解决BERT中参数量过多的问题，论文全称为：ALBERT: A Lite BERT for Self-supervised Learning of Language Representations。
BERT模型从训练到部署全流程Tag: BERT 训练 部署缘起在群里看到许多朋友在使用BERT模型，网上多数文章只提到了模型的训练方法，后面的生产部署及调用并没有说明。 这段时间使用BERT模型完成了从数据准备到生产部署的全流程，在这里整理出来，方便大家参考。在下面我将以一个“手机评论的情感分类”为例子，简要说明从训练到部署的全部流程。最终完成后可以使用一个网页进行交互，实时地对输入的评论语句进
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2024-06-17 23:12:28
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#NE(Network Embedding)论文小览自从word2vec横空出世，似乎一切东西都在被embedding，今天我们要关注的这个领域是Network Embedding，也就是基于一个Graph，将节点或者边投影到低维向量空间中，再用于后续的机器学习或者数据挖掘任务，对于复杂网络来说这是比较新的尝试，而且取得了一些效果。 本文大概梳理了最近几年流行的一些方法和论文，paper主要是来自
Embedding方法概览： 1. Embedding简介Embedding，中文直译为“嵌入”，常被翻译为“向量化”或者“向量映射”。在整个深度学习框架中都是十分重要的“基本操作”，不论是NLP（Natural Language Processing，自然语言处理）、搜索排序，还是推荐系统，或是CTR（Click-Through-Rate）模型，Embedding都扮演
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2024-08-21 11:31:19
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要搞清楚embeding先要弄明白他和one hot encoding的区别，以及他解决了什么one hot encoding不能解决的问题，带着这两个问题去思考，在看一个简单的计算例子以下引用 YJango的Word Embedding–介绍https://zhuanlan.zhihu.com/p/27830489One hot representation 程序中编码单词的一个方法是one h
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2024-04-08 19:22:14
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最近看到一篇关于poi的论文，把poi各个类别通过邻接关系利用Word-embedding训练成了词向量，这样原本属于不同大类下的子类但是功能很相近的类别就在词向量空间里显得比较近，更符合实际情况。相比于之前的分开看各种poi类别比例，这样可以更好地表达出城市内的poi配置情况。论文提要Liu K, Yin L, Lu F, et al. Visualizing and exploring POI
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2024-07-28 13:31:15
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前言bert模型是谷歌2018年10月底公布的，反响巨大，效果不错，在各大比赛上面出类拔萃，它的提出主要是针对word2vec等模型的不足，在之前的预训练模型（包括word2vec，ELMo等）都会生成词向量，这种类别的预训练模型属于domain transfer。而近一两年提出的ULMFiT，GPT，BERT等都属于模型迁移，说白了BERT 模型是将预训练模型和下游任务模型结合在一起的，核心目的
词向量One-Hot Encoding要点
词汇表的大小|V|=N, 用N维的向量表示一个词，每个词的one-hot中1 11的位置就对应了该词在词汇表的索引。缺点
无法反映词之间的相似度，因为使用one-hot方法表示的词向量，任意两个向量的积是相同的都为0word2vec要点word2vec包括Skip-Gram(SG) 和CBOW:
SG模型：根据中心词（target），来预测上下文（con
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2024-04-29 09:50:36
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最近，谷歌又申请了一项深度学习算法专利，主题是「Using embedding functions with a deep network」。对于每个深度学习研究者来说，有些算法、方法可以说是研究必备，拿来直接用也是一种日常，但如果有人申请了专利呢？最近，谷歌一项新的 AI 专利申请再次引燃了社区对于专利问题的讨论。该专利的摘要描述如下：本专利适用于在深度网络中使用嵌入函数（embedding f
1、Embedding的理解 Embedding，即嵌入，起先源自于 NLP 领域，称为词嵌入（word embedding），主要是利用背景信息构建词汇的分布式表示，最终可以可以得到一种词的向量化表达，即用一个抽象的稠密向量来表征一个词。?:?→?， 其中该函数是 injective（就是我们所说的单射函数，每个 ? 只有唯一的 ? 对应，反
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2024-03-07 12:12:09
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作者：Rutger Ruizendaal编辑整理：萝卜兔 在深度学习实验中经常会遇Eembedding层,然而网络上的介绍可谓是相当含糊。比如 Keras中文文档中对嵌入层 Embedding的介绍除了一句 “嵌入层将正整数(下标)转换为具有固定大小的向量”之外就不愿做过多的解释。那么我们为什么要使用嵌入层 Embedding呢? 主要有这两大原因:1、使用One-hot 方法编码的向量
