图解举例理解判别式模型举例：要确定一个羊是山羊还是绵羊，用判别模型的方法是从历史数据中学习到模型，然后通过提取这只羊的特征来预测出这只羊是山羊的概率，是绵羊的概率。生成式模型举例：利用生成模型是根据山羊的特征首先学习出一个山羊的模型，然后根据绵羊的特征学习出一个绵羊的模型，然后从这只羊中提取特征，放到山羊模型中看概率是多少，在放到绵羊模型中看概率是多少，哪个大就是哪个。细细品味上面的例子，判别式模
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2024-10-16 22:13:50
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1 EM算法的引入
1.1 EM算法
1.2 EM算法的导出
2 EM算法的收敛性
3EM算法在高斯混合模型的应用
3.1 高斯混合模型Gaussian misture model
3.2 GMM中参数估计的EM算法
4 EM推广
4.1 F函数的极大—极大算法 期望极大值算法（expectation maximizition algorith
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2024-04-15 12:58:25
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推荐系统测试方法及指标
传统工程的测试结果是有预期的，推荐系统的预期是高维空间中的一个区域。推荐系统的测试方法有四种：1.业务规则扫描 利用提前编写好的测试用例去验证相关逻辑是否正确2.离线模拟测试 构造模拟数据，对推荐系统进行测试，看某些结果是否符合预期3.在线对比测试 即ABTest，分流量对新老系统进行测试，看新的系统是否比老的系统更加优秀4
目录一、什么是词向量 1.1 离散表示（one-hot representation）1.2分布式表示（distribution representation）二、如何生成词向量三、如何让向量具有语义信息四、CBOW和Skip-gram的算法实现4.1Skip-gram的理想实现 4.2Skip-gram的实际实现一、什么是词向量 &nb
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2024-03-19 12:28:32
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本文章对文本生成领域一些常见的模型进行了梳理和介绍。Seq2Seq 是一个经典的文本生成框架，其中的Encoder-Decoder思想贯彻文本生成领域的整个过程。Pointer-Generator Networks是一个生成式文本摘要的模型，其采用的两种经典方法对于其他文本生成领域也有很重要的借鉴价值。SeqGAN模型将强化学习和GAN网络引入到文本生成的过程
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2024-05-05 19:42:31
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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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一、前言1、记忆性利用手工构造的交叉组合特征来使线性模型具有“记忆性”，使模型记住共现频率较高的特征组合，且可解释性强。这种方式有着较为明显的缺点：首先，特征工程需要耗费太多精力。其次，因为模型是强行记住这些组合特征的，所以对于未曾出现过的特征组合，权重系数为0，无法进行泛化。2、泛化性 为了加强模型的泛化能力，引入了DNN结构，将高维稀疏特征编码为低维稠密的Embedding vector，这种
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2024-07-25 08:22:00
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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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从C端视角来看，58商业将Embedding作为广告的一种理解方式，使我们精确理解C端用户意图，同时理解B端推广提供的能力，使得目标推广以合适的形式触达C端用户。Embedding对文本语义、用户行为进行向量化，通过数学计算表达广告和用户关系，具备易表示、易运算和易推广的特点。今天将从以下几方面来介绍Embedding技术在58商业搜索和推荐场景的实践：58商业流量场景主流Embedding算法介
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2024-06-07 22:05:41
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PowerDesigner的程序破解： 将破解文件pdflm15.dll复制到PowerDesigner的安装路径下。覆盖已有文件。PowerDesigner的类库的导入：将类库解压，然后打开文件夹将里面的所有类库复制到PowerDesigner的安装路径下。-----------------------------------介绍PowerDesigner的五种模型--------
在现代科技发展中，Ollama 模型及其嵌入（Embedding）模型成为自然语言处理领域的一个热点。最近许多工程师和研究者对如何优化这些嵌入模型进行了探讨，意图提升模型性能并解决潜在的问题。本文将详细记录如何解决“ullama 模型Embedding 模型”的过程，涵盖从背景描述到技术原理、架构解析、源码分析等多个维度的内容。
我们首先来看一下背景信息。Ollama 模型通常通过将复杂的文本映
1.基本概念 Lora，英文全称“Low-Rank Adaptation of Large Langurage Models”，直译为大语言模型的低阶适应，这是微软的研究人员为了解决大语言模型微调而开发的一项技术2.作用只要是图片上的特征都可以提取并训练 （1）对人物/物品的脸部特征进行复刻 （2）生成某一特定风格的图像 （3）固定动作特征3.embedding和Lora的区别 embedding
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2024-08-01 16:43:44
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前言预训练语言模型在目前的大部分nlp任务中做个微调都能取得不错的一个结果，但是很多场景下，我们可能没办法微调，例如文本聚类，我们更需要的是文本的向量表示；又亦如文本匹配，特别是实时搜索场景，当候选集数量较多时，直接使用ptm做匹配速度较慢。那么如何优雅的使用预训练模型生成文本embedding呢？本文将会从不同的预训练模型与不同的优化方法去介绍文本embedding的生成方式，如有理解错误，欢迎
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2024-05-13 10:34:05
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最近在工作中进行了NLP的内容，使用的还是Keras中embedding的词嵌入来做的。Keras中embedding层做一下介绍。中文文档地址：https://keras.io/zh/layers/embeddings/参数如下：其中参数重点有input_dim,output_dim,非必选参数input_length.初始化方法参数设置后面会单独总结一下。 demo使用预训练（使用百度百科（w
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2024-04-19 15:27:29
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2019年03月24日15:23:32更新： 由于图片经常显示不出来，本文最新链接请点击：://fuhailin.github.io/Embedding/ 博主所有博客写作平台已迁移至：://fuhailin.github.io/ ，欢迎收藏关注。这篇博客翻译自国外的深度学习系列文章的第四篇在深度学习实验中经常会遇Embedding层,然而网络上的介绍可谓是相当含糊。比
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2024-07-29 19:06:14
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TF2默认的即时执行模式（Eager Execution）带来了灵活及易调试的特性，但在特定的场合，例如追求高性能或部署模型时，我们依然希望使用 TensorFlow 1.X 中默认的图执行模式（Graph Execution），将模型转换为高效的 TensorFlow 图模型。此时，TensorFlow 2 为我们提供了 tf.function 模块，结合 AutoGraph
EM算法详解（一）单高斯模型1.1 一维高斯分布：1.2 多维高斯分布：（二）最大似然估计2.1 最大似然估计的数学概念：2.2 最大似然估计的基本步骤：2.2.1 构造似然函数：2.2.2 对数似然函数：2.2.3 计算参数估计值：（三）混合高斯模型3.1 单高斯模型的局限：3.2 全概率公式：3.3 混合高斯模型的概念：（四）最大似然估计的局限4.1 混合模型的似然函数：4.2 对数似然函数
前言上篇讲了文件夹结构，这篇呢我们来聊一聊3D模型的相关内容。我们先来梳理下模型进入游戏的整个工作流程，然后再依次分析有哪些标准与规则。美术在DCC（Digital Content Creation，数字内容创作，游戏行业中是指美术制作数字内容所使用的软件工具）软件中进行模型创作。制作完成后，从DCC软件中导出FBX格式。导入Unity引擎并设置导入的相关选项。生成预设供程序使用。从以上流程我们可
目录1. 背景简介2. 前提假设3. 多期 DID 估计量4. Stata 实操4.1 csdid 命令介绍4.2 csdid 命令实操5. R 语言实操5.1 R 包的安装和导入5.2 R 语言的实操展示6. 参考资料7. 相关推文 1. 背景简介双重倍差法 (Difference-in-Differences，DID)，是目前实证分析中用于识别因果关系的流行方法之一。标准的 DID 模型将样
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2024-09-05 16:15:53
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2022年云栖大会上，阿里巴巴集团副总裁、阿里云计算平台事业部负责人贾扬清宣布阿里云一体化大数据平台ODPS全面升级。升级后的ODPS支持统一存储、统一调度、统一元数据的一体化融合架构，支持离线计算（ODPS-MaxCompute）、实时交互式分析(ODPS-Hologres)等引擎，提供机器学习、流式计算等可扩展的计算能力，具备全球领先的技术性能和产品性价比。10月31日，国际事务处理性能委员会
