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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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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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、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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在我进行深入探讨 Python 中的 embedding 层作用时，我发现这个主题不仅涉及到机器学习和深度学习中的嵌入技术，还与许多相关概念和背景交织在一起。因此，我决定将这次分享整理成一篇博文，以便更好地理解其背后的机制和应用。
### 协议背景
在深度学习的历史演变过程中，embedding 技术逐渐成为理解和处理高维数据的关键工具。尤其是在自然语言处理（NLP）和推荐系统中，嵌入层的作用
1.概述torch.nn.Embedding是用来将一个数字变成一个指定维度的向量的，比如数字1变成一个128维的向量，数字2变成另外一个128维的向量。不过，这128维的向量并不是永恒不变的，这些128维的向量是模型真正的输入（也就是模型的第1层）（数字1和2并不是，可以算作模型第0层），然后这128维的向量会参与模型训练并且得到更新，从而数字1会有一个更好的128维向量的表示。显然，这非常像全
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2024-03-15 15:10:43
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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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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
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2024-05-13 20:43:59
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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
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
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
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
深入理解深度学习之 Embedding1. 从 one-hot 编码引入 Embedding在正式介绍 Embedding 之前，我们必须先理解它提出的背景，也就是说研究者提出 Embedding 是为了解决什么问题。首先我们有一个 one-hot 编码的概念。我们知道神经网络是不能处理字符数据的，所以在文本预处理中对一句话进行数值编码，比如对于一句话“我 从 哪 里 来 要 到 何 处 去”，我
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
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2024-07-29 19:06:14
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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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一、背景 凑单作为购物券导购链路的一个重要环节，旨在帮助用户找到商品，达成某个满减门槛（比如满400减50），完成跨店凑单，完善购物券整个链路的体验。满减购物券作为大促中使用最广泛的一种营销手段，优势远大于红包、商品打折等优惠活动，它不仅能给用户带来切实的优惠，而且能让用户买的更多，提升客单价。凑单作为用券的重要链路，旨在帮助消费者找到能使用同门槛优惠券的商品。 今年凑单相比往年，有两个重大突
