一、从 2D 图像中提取 3D 模型现实中，如想让使艺术家或工程师能充分利用 3D 模型，将其放入游戏引擎、3D 建模器或电影渲染器等广泛使用的工具中最好不过，不过前提是：这类 3D 模型是带有纹理材料的三角网格形式（主要用于定义 3D 图形和建模形状的基本框架）。一般来说，许多游戏工作室和创作者习惯性会使用复杂的摄影测量技术来创建此类 3D 模型，不仅要劳心劳力地手动操作，还需耗费大量时间——但
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
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
一、数模转换原理STM32的DAC模块是十二位数字输入，电压输出型的DAC，DAC可以配置为8位或12位模式，也可以与DMA控制器配合使用。DAC工作在12位模式时，数据可以设置成左对齐或者右对齐。DAC模块有2个输出通道，每个通道都有单独的转换器。在双DAC模式下，2个通道可以独立的进行转换，也可以同时进行转换并同步地更新2个通道的输出。DAC也可以通过引脚引入参考电压VREF-以获得更精确的转
如何利用计算中心成千上百的AI加速芯片的集群，训练参数量超过百亿的大规模模型？并行计算是一种行之有效的方法，除了分布式并行计算相关的技术之外，其实在训练大模型的过程还会融合更多的技术，如新的算法模型架构和内存/计算优化技术等。这篇文章梳理我们在大模型训练中使用到的相关技术点，主要分为三个方面来回顾现阶段使用多AI加速芯片训练大模型的主流方法。1. **分布式并行加速：**并行训练主要分为
文章目录前言一、大模型的优势二、大模型的应用场景三、如何使用大模型总结 前言随着人工智能技术的不断发展，深度学习已经成为了目前最为热门的技术之一。而在深度学习领域中，大模型(Large Scale Model)则是一种备受关注的技术。大模型是指由数百万、甚至数十亿个参数组成的神经网络模型，它们可以处理大规模的数据集，并且具有非常强的学习能力和泛化能力。一、大模型的优势相比于传统的小型模型，大模型
文章Genomic and microenvironmental heterogeneity shaping epithelial-to-mesenchymal trajectories in cancer摘要上皮-间充质转化(EMT)是癌症进展的关键细胞过程，具有多种中间状态，其分子特征仍然不明显。为了填补这一空白，我们提出了一种基于转录组信号强有力地评估个体肿瘤中 EMT 转化的方法。我们应用
参考博客：https://spaces.ac.cn/archives/4122 (力荐)embedding的作用大体上有两点：降低one-hot编码带来的特征稀疏与维度过大的问题。通过嵌入矩阵将one-hot编码的输入样例转换为非稀疏向量后，可以通过各种方法(余弦等方法)计算样例之间的相似度，便于理解。one-hot编码矩阵的优点与问题：对于由多个词组成的一个句子而言(英文句子)，one-hot编
1.Embedding层的作用 以NLP词嵌入举例，Embedding层就是为了训练一个词嵌入矩阵出来，然后可以获得任意的一个词的词向量。 也就是说对于像一个句子样本X=[1,2,3] (1,2,3表示单词在词典中的索引)这样的输入可以先对它one-hot然后乘上词嵌入矩阵就可得到这个句子的词嵌入向量表示。要想得到好的词向量，我们需要训练的就是这个矩阵W(shape=(input_dim,o
随着ChatGPT的火爆，大模型受到的关注度越来越高，大模型展现出的能力令人惊叹。第一个问题：怎样的模型可以称之为大模型呢？一般来说，我们认为参数量过亿的模型都可以称之为“大模型”。而在自动驾驶领域，大模型主要有两种含义：一种是参数量过亿的模型；另一种是由多个小模型叠加在一起组成的模型，虽然参数量不过亿，但也被称为“大模型”。第二个问题：大模型的应用有什么条件？大数据和大算力是大模型应用的重要前置
背景集成学习是一种联合多个学习器进行协同决策的机器学习方法，通过整合多个学习器的决策结果可以有效减小预测结果的方差与偏置，显著提升模型的泛化能力，达到比单学习器更好的效果。对于神经机器翻译中的集成学习，实验室李北师兄的论文《On Ensemble Learning of Neural Machine Translation》针对NMT中的模型集成进行了大量的实验对比。本人也在不同规模的数据集上进行
访问控制模型项目中需要加入访问控制，对访问控制模型做了一些调研, 本文主要是介绍一些常用的访问控制模型。基本要素访问控制模型包括三个要素，即：主体（Subject) 指主动对其它实体施加动作的实体客体(Object) 是被动接受其他实体访问的实体控制策略(Policy)为主体对客体的操作行为和约束条件安全策略主体、客体，控制策略三者需要满足的基本安全策略：最小特权原则：给主体分配权限时要遵循权限最
1. 什么是Graph Embedding？Embedding是将目标（文字、图像）降维，并在结果中保留重要信息。而Graph Embedding就是针对于图像信息的提取。 1.）分类：依据不同特点进行分类 a.）图片节点属性 i.） 图片节点属性相同（monopartite graphs），如社交关系网。相关算法：DeepWalk ii.）图片节点属性不同（m
一、Seq2Seq 模型1. 简介Sequence-to-sequence (seq2seq) 模型，顾名思义，其输入是一个序列，输出也是一个序列，例如输入是英文句子，输出则是翻译的中文。seq2seq 可以用在很多方面：机器翻译、QA 系统、文档摘要生成、Image Captioning (图片描述生成器)。2. 基本框架第一种结构[参考1]论文
https://www.faxiang.site/ 转近年来，从计算机视觉到自然语言处理再到时间序列预测，神经网络、深度学习的应用越来越广泛。在深度学习的应用过程中，Embedding 这样一种将离散变量转变为连续向量的方式为神经网络在各方面的应用带来了极大的扩展。该技术目前主要有两种应用，NLP 中常用的 word embedding 以及用于类别数据的 entity e
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2023-07-24 18:04:13
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简单理解Embedding技术在推荐系统中的应用
在之前的学习阶段做过一些基于Tensorflow的NLP实验，很多时候在构建模型的model时候不管三七二十一上来就先来上一层Embedding，只知道加上Embedding层后会得到更好的结果却未曾深究其作用，经过阅读王喆老师的《深度学习推荐系统》一书，才明白了个大概，拿来分享给大家也方便日后自
文章目录一、认识Transformer二、输入部分三、编码器部分3.1 掩码张量3.2 注意力机制3.3 多头注意力机制3.4 前馈全连接层3.5 规范化层3.6 残差连接3.7 编码器层3.8 编码器四、解码器部分4.1 解码器层4.2 解码器五、输出部分 参考资料：小破站最好的Transformer教程台大李宏毅21年机器学习课程 self-attention和transformer【Tra
什么是Embedding？近年来，NLP自然语言处理、推荐系统，以及计算机视觉已成为目前工业界算法岗的主流方向，无论在哪个领域，对“Embedding”这个词概念的理解都是每个庞大知识体系的基石。今天我们就以诙谐生动的方式来理解一下这个看似高大上的名词吧。“Embedding”直译是嵌入式、嵌入层。看到这个翻译的时候是不是一脸懵圈？什么叫嵌入？意思是牢固地或深深地固定？那么它能把什么嵌入到什么呢？
深度学习中Embedding层有什么用？ 这篇博客翻译自国外的深度学习系列文章的第四篇，想查看其他文章请点击下面的链接，人工翻译也是劳动，如果你觉得有用请打赏，转载请打赏:Setting up AWS & Image RecognitionConvolutional Neural NetworksMore on CNNs & Handling Overfitting在深度
“ 自Embedding的概念问世以来，Embedding的探索和应用就没有停止过，Word2Vec、Sentence2Vec、Doc2Vec、Item2Vec，甚至Everything2Vec。对，“万物皆可Embedding”。几年来，Embedding在推荐系统中的应用也越来越多，方式众多，技法新颖。”作者：卢明冬在之前的文章中，《文本内容分析算法》和《基于矩阵分解的推荐算法》文中
