深度学习keras框架中的Embedding是一种用在在深度学习模型中把原始文本中的单词与向量相关联常用方法，在介绍Embedding之前，先了解以下几个概念：数值张量深度学习模型在处理文本数据时不会直接把原始文本数据作为输入，它只能处理数值张量。文本向量化文本向量化就是把文本数据转化成数值张量的过程，实现方法多是把文本分割成单词或者字符，再把单词或字符转换为一个向量。标记将文本分解而成的单词或字
当前，说到深度学习中的对抗，一般会有两个含义：一个是生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN），代表着一大类先进的生成模型；另一个则是跟对抗攻击、对抗样本相关的领域，它跟 GAN 相关，但又很不一样，它主要关心的是模型在小扰动下的稳健性。本人之前所涉及的对抗话题，都是前一种含义，而今天，我们来聊聊后一种含义中的“对抗训练”。本文包括如下内容：对抗样本、
anconda环境搭建# $MMPOSE表示项目（从githubu下载）的根目录
cd $MMPOSE
conda create -n 07.mmpose-pytorch1.5-py3.6 -y python=3.6
conda activate 07.mmpose-pytorch1.5-py3.6
# 请根据自己的环境搭建合适的 pytorch 环境
pip install torch==
文章目录什么是 Word2vec？Word2vec 的样本是怎么生成的？Word2vec 模型的结构是什么样的？怎样把词向量从 Word2vec 模型中提取出来？Word2vec 对 Embedding 技术的奠基性意义Item2Vec：Word2vec 方法的推广Word2vec代码实现 提到 Embedding，就一定要深入讲解一下 Word2vec。它不仅让词向量在自然语言处理领域再度流
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2024-06-07 16:34:26
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嵌入层（Embedding Layer）是使用在模型第一层的一个网络层，其目的是将所有索引标号映射到致密的低维向量中，比如文本集[[4],[32],[67]]被映射为[[0.3,0.9,0.2],[-0.2,0.1,0,8],[0.1,0.3,0.9]]。该层通常用于文本数据建模。输入数据要求是一个二维张量：(1个批次内的文本数,每篇文本中的词语数)，输出为一个三维张量：(1个批次内
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2024-10-29 22:43:26
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Bert 家族系列模型Q&A
BERT家族-预训练模型 Q&A文章分为三个Q&A部分：什么是 pre-train 模型？如何 fine-tune？如何 pre-train？1. 什么是pre-train 模型Q1：预训练模型有什么作用为每个 token 都产生一个表示其信息的 embedding vectorQ2：之前获取 emb
需要掌握MATLAB语言中特殊矩阵MATLAB语言中矩阵的变幻MATLAB语言矩阵如何求值MATLAB语言中特征值与特征向量MATLAB语言中稀疏矩阵2.1 特殊矩阵如何建立矩阵？逐个按行的顺序，输入矩阵的各个元素，全部元素用中括号括起来，同一行的元素用，或者空格分隔，不同行的元素之间用分号（；）分隔。l 通用性的特殊矩阵——0矩阵，1矩阵，单位矩阵等等l 用于
图像中的Pretraning往往是在大规模图像集上进行训练后，再在特定的任务上进行fine-turning。而nlp领域的fine-turning就是word embedding了。而词嵌入（例如word2vec，GloVe）通常是在一个较大的语料库上利用词的共现统计预训练得到的。例如king和queen上下文时常相同或相似，所以词向量相似，在向量空间中词距离很近。但是word2vec在训练完毕
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2024-09-30 13:39:20
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Graph Embedding需要提供和序列采样出的类似的关系样本数据，只不过现在高了一个维度，于是整个样本构建的流程就变成了先按照业务关系构造图，然后从图采样到序列，再从序列采样到样本，才能作为Embedding训练模型的输入Item2Vec 也通过商品的组合去生成商品的 Embedding，这里商品的组合也是序列式的，我们可以称他们为“Sequence Embedding”更多场景下，数据对象
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2023-09-20 15:51:08
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Embedding层的理解首先，我们有一个one-hot编码的概念。假设，我们中文，一共只有10个字。。。只是假设啊，那么我们用0-9就可以表示完比如，这十个字就是“我从哪里来，要到何处去”其分别对应“0-9”，如下：我 从 哪 里 来 要 到 何 处 去0 1 2 3 4 5 6 7 8 9那么，其实我们只用一个列表就能表示所有的对话如：我 从 哪 里 来 要 到 何 处 去 ——>>
说起 Embedding，我想你肯定不会陌生，至少经常听说。事实上，Embedding 技术不仅名气大，而且用 Embedding 方法进行相似物品推荐，几乎成了业界最流行的做法，无论是国外的 Facebook、Airbnb，还是在国内的阿里、美团，我们都可以看到 Embedding 的成功应用。因此，自从深度学习流行起来之后，Embedding 就成为了深度学习推荐系统方向最火热的话题之一。 但
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2024-03-24 13:35:51
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文章目录Embedding概念经典Embedding方法Word2VecWord2Vec介绍Word2Vec如何生成样本Word2Vec 模型的结构Word2Vec如何提取词向量Item2Vec Embedding概念什么是embedding？ Embedding 就是用一个数值向量“表示”一个对象（Object）的方法，我这里说的对象可以是一个词、一件物品、一部电影等等。 一件物品能被向量表示
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2024-02-20 11:26:31
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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
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2024-05-27 20:21:19
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文章目录一、模型结构优化1.1 基于深度和参数量1.2 基于宽度和多尺度1.3 基于残差连接1.4 基于不规则卷积1.5 基于注意力机制1.6 基于Transformer1.7 优化示例二、模型性能优化2.1 量化2.2 剪枝2.3 知识蒸馏三、模型训练优化3.1 数据处理3.2 超参数3.3 损失函数四、模型自动搜索4.1 搜索空间4.2 搜索策略4.3 常用工具分享 一、模型结构优化1.1
Text classification 文章目录Text classification加载 IMDb 数据集Preprocess 预处理EvaluateTrainInference 本文翻译自：Text classificationhttps://huggingface.co/docs/transformers/tasks/sequence_classification notebook : ht
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2024-09-27 20:18:23
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# Python 训练 Embedding 的探索
在深度学习和自然语言处理（NLP）中，embedding（嵌入）是一种把稀疏的、高维的离散变量映射到低维稠密的连续向量空间的技术。Embedding 的主要用途是从文本、图像和其他数据中提取特征。本文将讨论如何使用 Python 训练 embedding，并通过代码示例展示整个过程。
## 什么是 Embedding？
Embedding
我来给大家分享下面这篇不太火爆的论文：Zhu G, Porikli F, Li H. Beyond local search: Tracking objects everywhere with instance-specific proposals [C]// CVPR, 2016.直说吧，这是一篇没有源码的论文！我也一样失望，exe配置比较麻烦也没有跑过，原则上，没有源码的论文我内心是拒绝的，除
单词嵌入提供了单词的密集表示及其相对含义，它们是对简单包模型表示中使用的稀疏表示的改进，可以从文本数据中学习字嵌入，并在项目之间重复使用。它们也可以作为拟合文本数据的神经网络的一部分来学习。Word Embedding单词嵌入是使用密集的矢量表示来表示单词和文档的一类方法。词嵌入是对传统的词袋模型编码方案的改进，传统方法使用大而稀疏的矢量来表示每个单词或者在矢量内对每个单词进行评分以表示整个词汇表
1. EMA 介绍首先该类实现， 使用timm ==0.6.11 版本；Exponential Moving Average (EMA) for models in PyTorch. 目的：它旨在维护模型状态字典的移动平均值，包括参数和缓冲区。该技术通常用于训练方案，其中权重的平滑版本对于最佳性能至关重要。1.1 v1 版本class ModelEma:
""" Model Exponen
分享一个模型最后两个教程展示了如何使用 PyTorch、 Keras 和 Accelerate 优化分布式设置的模型。下一步就是把你的模型公之于众！我们相信公开分享知识和资源，使人工智能大众化。我们鼓励你考虑与社区分享你的模式，以帮助其他人节省时间和资源。在本教程中，您将学习在 Model Hub 上共享经过训练或调优的模型的两种方法:以编程方式将文件推送到Hub。通过 web 界面将文件拖放到
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2024-07-11 21:22:24
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