前言知识图谱主要的目标是用来描述真实世界中间存在的各种实体和概念，以及它们之间的关联关系。知识图谱常被应用于以下几个方面：（1）搜索（2）聊天机器人和问答系统。近年来一部分学者尝试将知识图谱引入到推荐系统中，并且取得了不错的结果。本文选择了八篇知识图谱向量表示的论文进行介绍。Translating embeddings for modeling multi-relational dataBorde
向量化VectorizationVectorization是使用矩阵计算来代替for循环，以简化计算过程，提高效率。如上式，Σ(...)是一个求和的过程，显然需要一个for语句循环m次，所以根本没有完全的实现vectorization。下面介绍向量化的过程：约定训练数据的矩阵形式如下，x的每一行为一条训练样本，而每一列为不同的特称取值： g(A)的参数A为一列向量，所以实现g函数时要支持列向
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2024-09-02 16:00:02
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学习向量量化算法1. 聚类算法家族族谱2. 学习向量量化3. 数据准备4. 算法流程5. 代码实现6. 参考文献 1. 聚类算法家族族谱这篇文章主要介绍了：聚类算法的特点，样本间距离，簇之间距离的计算方法以及衡量聚类算法性能的算法。2. 学习向量量化学习向量量化（Learning Vector Quantization, LVQ）同KMeans算法类似，也是要找一个具有代表性的值代表某一类别。但
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2024-09-11 00:25:16
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向量化编程实现Vectorized implementation 一向量化编程 Vectorization 1.1 基本术语向量化 vectorization 1.2 向量化编程（Vectorization） 向量化编程是提高算法速度的一种有效方法。为了提升特定数值运算操作（如矩阵相乘、矩阵相加、矩阵-向量乘法等）的速度，数值计算和并行计算的研究人员已
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2014-11-01 20:12:00
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图为 ZSearch 基础架构负责人十倍 2019 Elastic Dev Day 现场分享
引言ElasticSearch（简称 ES）是一个非常受欢迎的分布式全文检索系统，常用于数据分析，搜索，多维过滤等场景。蚂蚁金服从2017年开始向内部业务方提供 ElasticSearch 服务，我们在蚂蚁金服的金融级场景下，总结了不少经验，此次主要给大家分享我们在向量检索上的探索
本文以梯度方差为中间变量，研究得到了parallel SGD中量化比特数与收敛性的关系；在重申随机取整重要性的基础上，将方差打造成了新的研究热点
D. Alistarh, D. Grubic, J. Li, R. Tomioka, and M. Vojnovic, “QSGD: Communication-Efficient SGD via Gradie
对原始数据集进行分词处理，并且通过绑定为Bunch数据类型，实现了数据集的变量表示。文本分类的结构化方法就是向量空间模型，把文本表示为一个向量，该向量的每个特征表示为文本中出现的词。通常，把训练集中出现的每个不同的字符串都作为一个维度，包括常用词、专有词、词组和其他类型的模式串，如电子邮件地址和URL。可以类比为三维空间里面的一个向量。下面是相国大人的博客中的解释。例如：如果我们规定词向量空间为：
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2023-11-22 17:03:42
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前期准备使用文本向量化的前提是要对文章进行分词，分词可以参考前一篇文章。然后将分好的词进行向量化处理，以便计算机能够识别文本。常见的文本向量化技术有词频统计技术、TF-IDF技术等。词频统计技术词频统计技术是很直观的，文本被分词之后。 用每一个词作为维度key，有单词对应的位置为1，其他为0，向量长度和词典大小相同。然后给每个维度使用词频当作权值。词频统计技术默认出现频率越高的词权重越大
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2024-07-29 21:30:55
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sentence-transformers
图像数据向量化PyTorch
pip install -i
transformers
transformers包又名pytorch-transformers或者pytorch-pretrained-bert。
它提供了一些列的STOA模型的实现，包括(Bert、XLNet、RoBERTa等)
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2023-09-26 09:36:57
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本文介绍常见的文本表示模型，One-hot、词袋模型（BOW）、TF-IDF、N-Gram和Word2Vec离散表示One-hot编码one-hot编码是常用的方法，我们可以用one-hot编码的方式将句子向量化，大致步骤为：用构造文本分词后的字典对词语进行One-hot编码John likes to watch movies. Mary likes tooJohn also likes to w
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2023-07-19 16:08:11
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# Java模型向量化的实现步骤
为了实现Java模型向量化，我们需要遵循以下几个步骤：
1. **数据准备**：首先，我们需要准备好我们的数据集。数据集可以是任何形式，比如文本、图像或者数值。需要确保数据集的大小和格式与我们的模型要求相符。
2. **数据预处理**：在将数据输入到模型之前，我们需要对数据进行预处理。这可能涉及到数据清洗、标准化和转换等操作，以确保数据的质量和一致性。
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原创
2023-08-03 13:41:10
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到 现在为止我已在Win32®平台上工作八年有余，在这期间里我积累了一些我所喜欢使用的Win32功能（从API层面上来说）。它们可以让我的编程生活更 轻松，同时也让我更容易写出比较有用的工具。当我安装完Windows XP Beta（以前代号为“Whistler”）时，并没有指望能够看到许多新的API，结果却惊喜地发现我错了！在本月的专栏中，我就要讲述这些新增功能其 中之一——向量化异常处理（Ve
一、词袋模型 词袋模型假设我们不考虑文本中词与词之间的上下文关系，仅仅只考虑所有词的权重。而权重与词在文本中出现的频率有关。 词袋模型首先会进行分词，在分词之后，通过统计每个词在文本中出现的次数，我们就可以得到该文本基于词的特征，如果将各个文本样本的这些词与对应的词频放在一起，就是我们常说的向量化。向量化完毕后一般也会使用TF-IDF进行特征的权重修正，再将特征进行标准化。 总结下词袋模型的三部曲
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2023-12-13 22:14:17
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摘要近年来，随着深度学习在图像、自然语言处理等领域的蓬勃发展，越来越多的工业界搜索和推荐系统将大规模深度学习应用到真实的业务中。一般来说业务的搜索系统由多阶段（召回-粗排-精排-重排等）组成，而召回决定了搜索性能的上限。区别于网页搜索，电商搜索的召回除需要满足用户基本的搜索相关性需求外，还需要尽可能展现给用户对特点品牌、风格、价格等的个性化商品。然而传统的基于倒排索引的召回机制难以将用户个性化行为
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2024-05-28 19:52:11
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首先是自动编码器和图自动编码器。自动编码器的主要作用是学习一个东西的主要特征，从高维编码到低维，再从低维解码到高维。衡量编码和解码的好坏就是重构损失，也就是看原始向量和重构向量像不像，一般用交叉熵或者均方误差来衡量损失。而图自动编码器主要是用来学习图的主要特征，更具体来讲是学习每个节点的主要特征。在编码阶段，AE是用全连接层或者卷积层，GAE一般使用的是GCN进行编码，输入是邻接矩阵和节点的特征矩
摘要：SLP矢量化的目标是将相似的独立指令组合成向量指令，内存访问、算术运算、比较运算、PHI节点都可以使用这种技术进行矢量化。
作者：毕昇小助手。0.IntroductionSuperword Level Parallelism (SLP)矢量化是llvm auto-vectorization中的一种，另一种是loop vectorizer，详见于Auto-Vectorization in
知识点3.1.1 文本向量化和语言模型的概念分词是中文文本分析的基础，但是计算机无法将分词的结果直接用于后续的统计建模，因此需要对文本进行向量化处理**文本向量化：**将文本表示成一系列能够表达语义的数值化向量**语言模型：**对于任意一个词序列，计算出其可能是一个句子（通顺且有意义）的概率知识点3.1.2 词袋模型最基础的以词为基本单元的文本向量化方法把文本看成是一系列词的集合（袋子）词和词相互
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2024-06-18 14:27:08
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类的加载过程Java源代码被编译成class字节码，JVM把描述类数据的字节码.Class文件加载到内存，并对数据进行校验、转换解析和初始化，最终形成可以被虚拟机直接使用的java类型，这就是虚拟机的类加载机制。类从被加载到虚拟机内存中开始，到卸载出内存为止，它的生命周期包括了：加载(Loading)、验证(Verification)、准备(Preparation)、解析(Resolution)、
怎么在空间中用图形来表示向量呢？既然说向量是有方向的量，那就要想办法表达出向量的方向和长度。来看一个例子：向量[1,2]。它的图形如图3-1所示，从原点出发的那条箭线就是它了。图3-1 向量[1,2]的图形表示 从图来看
# Java 词向量化模型：从理论到实践
在自然语言处理（NLP）领域，词向量化是将词语转换为数字表示的关键技术。词向量可以捕捉词语之间的语义关系，使机器学习模型能够更好地理解文本数据。在这篇文章中，我们将介绍Java中的词向量化模型，包括其原理、实现示例，以及如何利用这些技术进行文本分析。
## 词向量化的基础概念
词向量化的核心思想是将每个词表示为一个高维稠密向量。这些向量被训练成可以反
