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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Embedding向量前言一、Embedding是什么？二、生成embedding方法三、生成样本训练集四、item2vec五、embedding最近邻 前言本节介绍生成embedding向量的两种方法：item2vec和graph embedding.一、Embedding是什么？Embedding向量就是用一个数值向量表示一个对象的方法。由于One-Hot向量往往比较稀疏，Embedding
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2024-06-18 19:28:13
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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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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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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
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2024-05-05 13:31:13
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学习记录基于Tensorflow的教程一 电影评论文本分类
① tf.keras.layers.Embedding
1 embedding的input_dim和output_dim、input_length参数 Emdedding方法的参数解释：batch_size不需要多说，所有设计它的计算都从“加速模型参数更新”的角度思考。input_dim：它的值代表一个界限，一个输入矩阵[batch_si
0 前言：https://github.com/lucidrains/vit-pytorch
重点掌握：如何将2-D的图像变为1-D的序列，操作：PatchEmbedding，并且加上learnbale embedding 和 Position EmbeddingMulti-Head Attention的写法，其中里面有2个Linear层进行维度变换~VIT历史意义： 展示了在CV中使用纯Tran
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
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2024-05-08 19:33:13
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简单来说，Embedding就是用一个低维的向量表示一个物体，可以是一个词，或是一个商品，或是一个电影等等。在传统机器学习模型构建过程中，经常使用one hot encoding对离散特征，特别是ID类特征进行编码，但由于one hot encoding的维度等于特征的总数，比如阿里的商品one hot encoding的维度就至少是千万量级的，而且有的特征还会增量更新，所以这样的编码方式得到的特
Module 是 pytorch 提供的一个基类，每次我们要 搭建 自己的神经网络的时候都要继承这个类，继承这个类会使得我们 搭建网络的过程变得异常简单。本文主要关注 Module 类的内部是怎么样的。初始化方法中做了什么def __init__(self):
self._backend = thnn_backend
self._parameters = OrderedDict()
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2024-01-05 22:05:17
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mlp多层感知机，属于最简单的人工神经网络，也被称为全连接神经网络、前馈网络。它是了解神经网络的基础，包括输入层、隐藏层和输出层3个架构。输入层就是具有维度的向量，输出层也是向量。只有隐藏层是包括了所谓的人造神经元。输入层输入层即1个向量，向量的维度是由事物本身的特征决定的，根据任务需要确定。隐藏层隐藏层是由多个神经元组成的，同时我们常说的神经网络的层数，就是指的隐藏层的个数，有时会算上输入层。其
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、
本示例的目的，是希望把sku训练好的embedding值嵌入到transformer算法中，从而提高transformer在销量预测算法中的准确性。一、训练数据格式说明1、embedding训练的数据格式示例：133657,本田#第八代雅阁,1816,4字段1表示：sku_id字段2表示：车型 # 款式字段3表示：车型 # 款式对应的序号id字段4表示：sku_id对应的类目信息2、销量预测训练的
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2024-06-05 10:46:08
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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
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2024-04-19 15:44:41
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微软2016年提出的DeepCrossing 是经典的Embedding+MLP结构。Embedding + MLP 模型结构微软把DeepCrossing用于广告推荐这个业务场景上。DeepCrossing从下到上可以分为5层，分别是Feature层、Embedding层、Stacking层、MLP层和Scoring层。Feature层feature 层也叫输入特征层，它处于DeepCrossi
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2024-04-03 20:47:17
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xWord2Vec论文地址https://arxiv.org/abs/1301.3781Embedding与one-hot编码相比，词嵌入可以将更多的信息塞入更低的维度中 下面我们用 Keras 完成一个词嵌入的学习，Keras 的 Embedding 层的输入是一个二维整数张量， 形状为（samples，sequence_length），即（样本数，序列长度）较短的序列应该用
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2024-04-22 08:28:53
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Transformer：没错，你只需要注意力机制首先先说说自己对 Transformer 理解，我认为它最大的改进有如下几点：提出用注意力机制来直接学习源语言内部关系和目标语言内部关系，而不是像之前用 RNN 来学；对存在多种不同关系的假设，而提出多头 (Multi-head) 注意力机制，有点类似于 CNN 中多通道的概念；对词语的位置，用了不同频率的 sin 和 cos 函数进行编码；缺点在原
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2024-06-20 17:12:19
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关于Embedding和RNN-GRU-LSTM的使用详解
1. Embedding的使用pytorch中实现了Embedding，下面是关于Embedding的使用。torch.nn包下的Embedding，作为训练的一层，随模型训练得到适合的词向量。建立词向量层embed = torch.nn.Embedding(n_vocabulary,embed
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2023-08-11 20:48:51
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嵌套是一种相对低维的空间，可以将高维矢量映射到这种低维空间里。通过使用嵌套，可以让在大型输入（比如代表字词的稀疏矢量）上进行机器学习变得更加容易。在理想情况下，嵌套可以将语义上相似的不同输入映射到嵌套空间里的邻近处，以此来捕获输入的语义。一个模型学习到的嵌套，也可以被其他模型重用。1- 协同过滤的目的协同过滤是一项可以预测用户兴趣（根据很多其他用户的兴趣）的任务。以影片推荐的任务为例，
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2024-04-17 16:49:00
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