Embedding的用法(以pytorch为例)在seq2seq的模型中构造Decoder的时候用到了embedding。是将encoder的输出送到decoder中进行解码，当然这也用到了attention机制。 原本encoder输出的是每个单词对应的编号，比如说输出 1 5 28 19 四个编号 分别对应我爱中国，简单来说是将这4个编号用one-hot的形式作为decoder的输入，但是这样
自编码器（Auto-encoder）Auto-encoder输入前馈神经网络的一种，它借助了稀疏编码的思想，目标是借助抽取到的高阶特征来重构输入，而不只是简单的复制。auto-encoder曾经主要用于降维和特征抽取，现在被扩展到了生成模型。Auto-encoder的模型架构可以简单地表示为：
实现流程为:
Auto-encoder的思想很简单，下面我们来看一下如何用代码实现，这里
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2024-04-21 22:43:32
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NaN通常表示未定义或无效的浮点数值，可能是由于除以零、取根号时参数为负数等操作导致的。在Eigen库中，如果矩阵中的元素出现NaN，可能是因为矩阵计算中出现了非法操作，例如对无效的矩阵进行运算。如果你的程序中出现了NaN，可以尝试检查程序中的计算过程，找出可能导致NaN的操作。你可以使用调试工具来跟踪程序的执行过程，以便更好地定位问题所在。以下是一些可能导致NaN的原因：1. 除以零：在计算过程
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2024-09-02 12:22:54
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文章目录1. 章节前言2. Node Embeddings: Encoder and Decoder3. Random Walk Approaches for Node Embeddings4. Embedding Entire Graphs5. 本章总结6. 文中及脚注未提及的其他参考资料 YouTube视频观看地址1 视频观看地址2 视频观看地址31. 章节前言图表示学习graph repr
各种embedding
embeddingembedding 可以理解为比如降维，或者说把一些复杂难以表达的特征用相对来说可以用数学表达或者更易计算的形式来表达的一种映射。比如把单词转化成向量，把数字（的奇偶正负实复等性质）转化成n维矩阵。embedding 就是一个用低维的向量表示的一个物体，可以是一个词，一个物品，一个电影等，embedding向量的
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2024-04-18 12:25:49
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感想这篇文章我看了一下作者是北航和微软亚洲研究院合起来做的一篇文章，我感觉最深的是它的那我还真以
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2022-08-11 17:33:21
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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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文章目录写在前面——定义维度符号输入数据KQV矩阵算法核心attention核心By the way……pytorch 实现 写在前面——定义维度符号字母BUEHDkqDv含义batch 大小组数据长度（例如：一句话有多少个字，一时间序列包含多少天数据）数据表示维度（例如：一个字用多少维数据表示，一天数据包含多少个不同方面的数据）多头attention机制中的头数每个头中KQ矩阵用多少维数据表示
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2023-11-03 10:58:36
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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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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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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
为了让孩子能够理解大语言模型的 embedding 和 attention 技术，我们可以用一些生活中的简单例子来类比。1. Embedding：就像给每个单词做名片假设你在学校里认识很多小朋友，每个人都有不同的名字、喜欢的颜色和爱好。为了记住他们，老师给每个小朋友做了一张名片，上面写着这些信息。虽然每个人都是独特的，但名片可以帮你快速了解他们之间的差异和相似之处。在大语言模型里，embeddin
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2024-10-14 19:16:42
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IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems代码：://github.com/cspjiao/RDAA年度：2021/06/29近年来，网络嵌入(network embedding, NE)是复杂网络研究中的一个热点，致力于各种各样的任务几乎所有的网络模型和方法都是基于网络的局部相似性、高阶相似性或全局相
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2023-01-12 22:42:01
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目录什么是Self-Attention（自注意力机制）？一步步理解Self-Attention代码自己实现？什么是Self-Attention（自注意力机制）？ 如果你在想Self-Attention（自注意力机制）是否和Attention（注意力机制）相似，那么答案是肯定的。它们本质上属于同一个概念，拥有许多共同的数学运算。 一个Self-Attention模块拥有n个输入，返回n个输出。
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2024-06-18 09:27:44
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?本文主要介绍了Self-Attention产生的背景以及解析了具体的网络模型一、Introduction 统一、固定长度的向量来表示。比如NLP中长短不一的句子。此外，我们需要输出的数据有时候也会复杂，比如一组向量中每一个向量有一个输出（词性标注），或者一组向量有一个输出，或者输出的数量让机器自己决定（即seq2seq任务，比如中英文翻译）Fully-connected，然后每一个向量
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2024-01-11 11:07:49
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自注意力机制（self-attention）是一种基于注意力机制的神经网络模型，主要用于自然语言处理任务中。它在Transformer模型中被广泛使用，能够对输入序列中的每个元素计算其与其他元素之间的关系，并使用这些关系来更好地表示输入序列。在自注意力机制中，每个元素都是一个向量表示，例如，在语言处理中，可以将每个单词的嵌入向量作为输入序列中的元素。然后，为了计算每个元素与其他元素之间的关系，自注
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2023-12-10 09:02:29
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前言：针对OCR问题，有各种各样的检测和识别网络，虽然架构各不相同，但是基本思想都是通过CNN网络提取文本特征，然后通过RNN网络学习特征之间的关系，从而实现文本识别。目前已经完成CRNN网络的相关工作，在生成的样本上取得较好的识别效果，但是在应用于扫描生成的PDF文件进行识别时，错误率还是很高的，可能的原因是样本不够贴近具体的应用场景，所以样本中应该包含来自真实场景的采样，或者在生成数据时应该加
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2023-07-04 07:18:19
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