1.作用将sparse、categorical输入，转为dense column。这类似于embedding_column ，不同之处在于它产生嵌入共享相同的嵌入权重列的列表。在TensorFlow2.0中叫tf.feature_column.shared_embeddings()。输入参数：categorical_columns通过创建一个类别列的列表categorical_colum
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2024-05-29 09:51:02
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嵌入（embedding）方法是目前文本分析，知识图谱相关中非常常见的一种算法。其为表示学习的一类方法，可以自动地从数据中学习“有用”的特征，并可以直接用于后续的具体任务。后面学习的相关嵌入学习均为表示学习中的内容。节点嵌入关于图的一些信息如何能够转化为计算机可以识别的语言呢？通常的方法也是进行嵌入（embedding）。在此之前，我们已经学习了双曲嵌入：双曲嵌入深度学习双曲嵌入论文与代码实现——
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2024-08-14 09:44:02
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Embedding技术概览：1. Graph Embedding简介Word2Vec和其衍生出的Item2Vec类模型是Embedding技术的基础性方法，二者都是建立在“序列”样本（比如句子、用户行为序列）的基础上的。在互联网场景下，数据对象之间更多呈现的是图结构，所以Item2Vec在处理大量的网络化数据时往往显得捉襟见肘，在这样的背景下，Graph Embedding成了新的研究方向，并逐渐
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2024-04-22 13:14:42
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嵌入层(Embedding)的理解与作用embedding层理解首先，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
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2024-05-16 18:30:15
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文章目录1. One-hot编码2. Embedding3. 语义理解中Embedding意义4. 文本评论（代码实验） 1. One-hot编码要知道embedding的作用，首先要了解独热编码（one-hot）。假设现在有如下对应关系： 那么，就可以用 [0，1，4] 来表示“我是猪”这句话。 而One-hot中只存在0和1，有多少个字要编码，one-hot一行的长度就为这么多。比如一个字典
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2024-03-17 09:24:45
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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
创建图模型图模型由若干节点类型（vertex type）和若干边类型（edge type）组成。可以指定边类型的源节点类型（source vertex type）和目标节点类型（target vertex type）。图模型是对现实世界的问题的一种直观的抽象。 我们很容易建立电影推荐问题的模型，模型中有两种节点类型：人（person）和电影（movie），以及一种边类型：打分（rate）。rate
词嵌入(Word Embedding)是一种将文本中的词转换成数字向量的方法，为了使用标准机器学习算法来对它们进行分析，就需要把这些被转换成数字的向量以数字形式作为输入。词嵌入过程就是把一个维数为所有词数量的高维空间嵌入到一个维数低得多的连续向量空间中，每个单词或词组被映射为实数域上的向量，词嵌入的结果就生成了词向量。 One-hot编码 One-hot编码（被称为独热码或独热
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2024-04-29 17:54:26
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关于embedding-深度学习基本操作 【Word2vec, Item2vec，graph embedding】
经过自己的整理和补充，希望大家看完能有所收获~Word2Vec算法原理：
skip-gram: 用一个词语作为输入，来预测它周围的上下文
cbow: 拿一个词语的上下文作为输入，来预测这个词语本身 Skip-gram 和 CBOW 的简单情形：当
深度学习中不得不学的Graph Embedding方法 这里是「王喆的机器学习笔记」的第十四篇文章，之前已经有无数同学让我介绍一下Graph Embedding，我想主要有两个原因：一是因为Graph Embedding是推荐系统、计算广告领域最近非常流行的做法，是从word2vec等一路发展而来的Embedding技术的最新延伸；二是因为已经有很多大厂将Graph Embeddi
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2024-08-20 17:48:31
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提起Embedding,就不得不提Word2vec,它不仅让词向量在自然语言处理领域再度流行，更为关键的是，自2013年谷歌提出Word2vec以来，Embedding 技术从自然语言处理领域推广到广告、搜索、图像、推荐等深度学习应用领域， 成了深度学习知识框架中不可或缺的技术点。作为经典的Embedding方法，熟悉 Word2vec对于理解之后所有的Embedding相关技术和概念至关重要。什
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2024-04-12 10:28:02
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目录1. 降维简介2. 降维模型2.1 PCA2.2 LDA3. 总结与分析1. 降维简介降维就是将原始高维空间中的数据点映射到低维度的空间中去， 实现数据压缩、数据可视化、减少特征维度等。降维其实可以分为特征抽取和特征选择，特征抽取后的特征是原来特征的一个映射；特征选择后的特征是原来特征的一个子集。本文介绍特征抽取的两种方式：一种是无监督的主成分分析（Principle Components A
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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自己这两天改代码的一些经历，记录一下。DDP对于多卡训练，Pytorch支持nn.DataParallel 和nn.parallel.DistributedDataParallel这两种方式。其中nn.DataParallel 最简单但是效率不高，nn.parallel.DistributedDataParallel(DDP)不仅支持多卡，同时还支持多机分布式训练，速度更快，更加强大。理论上来说，
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2023-12-07 01:04:19
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WordEmbedding词嵌入向量(WordEmbedding)是NLP里面一个重要的概念，我们可以利用WordEmbedding将一个单词转换成固定长度的向量表示，从而便于进行数学处理。本文将介绍WordEmbedding的使用方式，并讲解如何通过神经网络生成WordEmbedding。WordEmbedding的使用使用数学模型处理文本语料的第一步就是把文本转换成数学表示，有两种方法，第一种
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2024-06-06 13:47:25
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无论是network embedding 还是graph embedding都是通过节点(node)和边的图，学出每个节点的embedding向量。 比较流行的算法有： 一般的应用框架如下： 1、构建图： Item和item的共现相似矩阵可以构成一个网络，其中每个item都是节点，相似度达到一定阈值
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2019-09-05 17:38:00
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高频时间序列的处理中，经常会用到滑动，偏移，聚合，转置，关联等操作。譬如说我想对一个某指标列用过去一个小时的数据的均值来做平滑处理，又或者想找到每一个时刻，该指标一个小时前的相应的指标值。如果序列中每个指标的间隔是相等的而且中间没有缺失数据，譬如说0.5s，3s，那么我们可以把时间窗口转化成固定记录条数的窗口，基本上常用的数据分析软件语言都可以完成滑动窗口函数功能。如果条件不能满足，就变成了比较复
前言本文以lfw数据集进行示例 lfw结果集下载地址：http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/lfw.tgz insightface源码下载地址：https://github.com/deepinsight/insightface insightface作者提供了完整的工程，能够基本满足并完成人脸识别流程人脸识别流程4步：1、检测；2、对齐矫正；3、提取特征；特征匹配 其中
一 文章生成模型简介比较常见的文章生成模型有以下几种：RNN：循环神经网络。可以处理长度变化的序列数据，比如自然语言文本。RNN通过隐藏层中的循环结构来传递时间序列中的信息，从而使当前的计算可以参照之前的信息。但这种模型有梯度爆炸和梯度消失的风险，所以只能做简单的生成任务。LSTM：长短记忆网络。通过引入门控制机制来控制信息传递。有效避免了梯度消失和梯度保障的问题。LSTM可以做些复杂的生成任务。
1、 前言本篇主要介绍关键词的向量表示，也就是大家熟悉的word embedding。自Google 2013 年开源word2vec算法程序以后，它的简单、高效、实用，很快引起业界众人的关注和应用，为搜索引擎、[广告系统-谷歌的wide & deep learning][2]、[推荐系统][1]等互联网服务提供新的基础技术和思路。何为Embedding？开篇之前首先需要明白一个概念何为E
