所谓Embedding策略，就是用一个向量来描述一个实体的思想，这种思想用向量来描述实体信息，不仅仅包含了实体本身的属性信息，同时还包含了实体之间的关联信息，以及实体和最终目标任务之间的关联信息。这种方法最早其实是运用在NLP领域—词向量就是很好的例子，但是随着深度学习在其他各个领域（尤其是搜索/推荐/广告）的应用，衍生出了各种各样的变种，目前成为了深度学习应用到各个领域之中的标准方法。下面就来讲
前言这是一篇NLP tricks的集合，在自然语言处理的模型中，有很多优化模型效果的技巧，其中很多技巧已经称为默认设置，不再文章中额外说明。 技巧列表前言Weight AverageAdaptive EmbeddingVariational DropoutSampled SoftmaxGLUE Weight AverageWeight Average是一种自动集成方式，指的是在最终进行模型测试前，
概述从表格或图像数据中提取特征的方法已经众所周知了，但是图(数据结构的图)数据呢?学习如何使用DeepWalk从图中提取特征我们还将用Python实现DeepWalk来查找相似的Wikipedia页面介绍 我被谷歌搜索的工作方式迷住了。
每次我搜索一个主题都会有很多小问题出现。
以“人们也在搜索?”为例。
当我搜索一个特定的人或一本书，从谷歌我总是得到与搜索内容类似的建议。
参考自 GitHub BMINF项目直接上代码class PositionBias(Layer):
def __init__(self, num_buckets, num_heads, is_decoder):
self.num_buckets = num_buckets
self.is_decoder = is_decoder
self.n
# 使用PyTorch实现Positional Embedding
在深度学习领域，Positional Embedding是一种重要的技术，特别是在处理序列数据时。它能够为网络提供序列中每个单词或元素的位置信息，使模型能够理解元素之间的相对位置。在这篇文章中，我们将学习如何在PyTorch中实现自带的Positional Embedding。
## 整体流程
### 流程概览
| 步骤
原创
2024-08-22 05:57:51
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# 用PyTorch实现位置编码(Positional Embedding)
作为一名刚入行的开发者，你可能听说过位置编码（Positional Embedding）这个概念，尤其是在处理序列数据时。位置编码是一种将位置信息嵌入到模型输入中的方法，使得模型能够感知序列中元素的顺序。在本文中，我将向你展示如何在PyTorch中实现位置编码。
## 步骤概览
首先，让我们通过一个表格来概览实现位
原创
2024-07-29 11:18:40
40阅读
文章目录引言本文方法参考 引言ReID是计算机视觉中重要任务之一。面临的挑战是大尺度动作变化，光照变化，视角不同，背景干扰，不同身份也会相似等。目前，监督学习的ReID方法分为两种， representation learning and metric learning 。前者看作确认与识别问题verification or identification problem，确认指两个图片是否为同一身份
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2024-04-21 19:19:22
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Pytorch 批量归一化（Batch Normalization）0. 环境介绍小技巧：当遇到函数看不懂的时候可以按 Shift+Tab 查看函数详解。1. 批量归一化1.1 简介深度卷积神经神经网络训练中的问题：损失出现在最后，后面的层训练较快数据在最底部
底部的层训练较慢底部层一变化，所有都得跟着变最后的那些层需要重新学习多次导致收敛变慢批量归一化就是去解决在学习底部层的时候避免变化顶
1、简介借助PaddleHub-Serving，可以将PaddleX的Inference Model进行快速部署，以提供在线预测的能力。现在我们开始来安装paddlepaddle、paddleX、paddleHub。2、安装2.1、安装Anaconda下载法1：本地下载，再将安装包传到linux服务器上下载法2：直接使用linux命令行下载# 首先安装wget
sudo apt-get insta
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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1.注意力机制意义：人类的注意力机制极大提高了信息处理的效率和准确性。公式： 1)自注意力机制 b都是在考虑了所有a的情况下生成的。以产生b1向量为例：1.在a这个序列中，找到与a1相关的其他向量 2.每个向量与a1关联的程度，我们用数值α表示那么这个数值如何计算的呢？计算的方式有很多种：我的理解：关联程度就相当于question（问题）与key(答案）的匹配程度&n
本文目录：1. 欧氏距离2. 曼哈顿距离3. 切比雪夫距离4. 闵可夫斯基距离5. 标准化欧氏距离6. 马氏距离7. 巴氏距离（Bhattacharyya Distance）8. 汉明距离（Hamming distance）9. 夹角余弦10. 汉明距离11. 杰卡德距离 & 杰卡德相似系数12. 相关系数 & 相关距离13. 信息熵 1. 欧氏距离
关键字：预加载 embedding问题描述：现在需要将paddlepaddle框架里面的embedding层替换成我在网络上找到的word2vec字典，然后用这个字典来embedding, 这个embedding层怎么外接？问题分析： embedding层主要的作用是词嵌套，即将词转换为对应的向量，在PaddlePaddle中词嵌套的做法是类似的，简单而言，对于任意语料数据，在PaddlePadd
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2024-04-07 08:35:15
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3.2 Embedded嵌入法嵌入法是一种让算法自己决定使用哪些特征的方法，即特征选择和算法训练同时进行。在使用嵌入法时，我们先使用某些机器学习的算法和模型进行训练，得到各个特征的权值系数，根据权值系数从大到小选择特征。这些权值系数往往代表了特征对于模型的某种贡献或某种重要性，比如决策树和树的集成模型中的feature_importances_属性，可以列出各个特征对树的建立的贡献，我们就可以基于
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2024-04-25 14:54:25
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Embedding理解嵌入层将正整数（下标）转换为具有固定大小的向量 ------官网词嵌入是一种语义空间到向量空间的映射，简单说就是把每个词语都转换为固定维数的向量，并且保证语义接近的两个词转化为向量后，这两个向量的相似度也高。 举例说明embedding过程： “Could have done better”通过索引对该句子进行编码，每个单词分配一个索引，上面的句子就会变成这样：122 8
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2024-03-22 21:39:58
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tf.nn.embedding_lookup TensorFlow embedding_lookup 函数最简单实例#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-impo...
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2017-08-05 15:41:00
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原创
2023-10-08 10:09:52
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子图模式频繁子图挖掘（frequent subgraph mining）：在图的集合中发现一组公共子结构。图和子图图是一种用来表示实体集之间联系的数据结构。子图，图\(G' = (V', E')\)是另一个图\(G = (V, E)\)的子图，如果它的顶点集V'是V的子集，并且它的边集E'是E的子集，子图关系记做\(G' \subseteq s G\)。支持度，给定图的集族\(\varsigma\
1. 注意力机制（Attention）Attention：在预测结果时把注意力放在不同的特征上。举个例子： 在预测“我妈今天做的这顿饭真好吃”的情感时，如果只预测正向还是负向，那真正影响结果的只有“真好吃”这三个字，前面说的“我妈今天做的这顿饭”基本没什么用。 如果是直接对token embedding进行平均去求句子表示会引入不少噪声。所以引入attention机制，让我们可以根据任务目标赋予输
我在学习NLP的时候，围绕着我不懂得技术点，逐个击破，以此期望能够把各个模块理解的更深入，使我在今后的学习中，能够更深入的分析，让自己更通透。接下来切入正题，介绍下Transformer中需要使用的Positional encoding，它主要为Transformer这种并行计算模型，难以理解输入句子的语序而针对性设计的。
原创
2023-04-10 15:48:01
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