1.什么是embedding？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。性质：1.embedding向量能使距离相近的向量对应的物体有相近的含义。比如 Embedding(复仇者联盟)和Embedding(钢铁侠)之间的距离就会很接近，但 Embedding(复仇者联盟)和Embedding(乱世佳人)的距离就会远一些。2.Embe
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2024-05-06 11:03:44
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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
# 怎样将Embedding融入传统机器学习框架
随着深度学习的迅猛发展，Embedding作为一种有效的数据表示方式，已逐渐在许多传统机器学习任务中得到应用。通过将离散数据（如词语或类别）映射到连续向量空间，Embedding能够捕捉到数据的潜在特征，提高模型的表现。
## Embedding的概念
Embedding通俗来说，就是将高维的稀疏数据转换为低维的稠密向量。在自然语言处理（NL
原创
2024-07-31 07:23:58
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文 | 石塔西LR本身是一个经典的CTR模型，广泛应用于推荐/广告系统。输入的特征大多数是离散型/组合型。那么对于Embedding技术，如何在不使用深度学习模型的情况下（假设就是不能用DNN），融入到LR框架中呢？让我们来看看清华大学的博士石塔西大佬是如何解答的。问题实战意义其实这个问题可以再扩展一下，即，如何在传统机器学习算法（LR/GBDT）中使用Embedding信息。这个问题并非空穴来风
原创
2023-05-01 12:12:32
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IO编程IO在计算机中指Input/Output，也就是输入和输出。由于程序和运行时数据是在内存中驻留，由CPU这个超快的计算核心来执行，涉及到数据交换的地方，通常是磁盘、网络等，就需要IO接口。比如你打开浏览器，访问新浪首页，浏览器这个程序就需要通过网络IO获取新浪的网页。浏览器首先会发送数据给新浪服务器，告诉它我想要首页的HTML，这个动作是往外发数据，叫Output，随后新浪服务器把网页发过
一、介绍今天和大家一起学习下使用LangChain＋LLM 来构建本地知识库。我们先来了解几个名词。二、什么是LLM？LLM指的是大语言模型（Large Language Models），大语言模型（LLM）是指使用大量文本数据训练的深度学习模型，可以生成自然语言文本或理解语言文本的含义。大语言模型可以处理多种自然语言任务，如文本分类、问答、对话等，是通向人工智能的一条重要途径。所以，LLM就是A
概述Angular中的输入输出是通过注解@Input和@Output来标识，它位于组件控制器的属性上方。 输入输出针对的对象是父子组件。演示Input新建项目connInComponents:ng new connInComponents.新增组件stock:ng g component stock.在stock.component.ts中新增属性stockName并将其标记为输入@Input(
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2024-09-17 10:32:14
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1.基本概念 Lora，英文全称“Low-Rank Adaptation of Large Langurage Models”，直译为大语言模型的低阶适应，这是微软的研究人员为了解决大语言模型微调而开发的一项技术2.作用只要是图片上的特征都可以提取并训练 （1）对人物/物品的脸部特征进行复刻 （2）生成某一特定风格的图像 （3）固定动作特征3.embedding和Lora的区别 embedding
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2024-08-01 16:43:44
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文 | 石塔西源 | 知乎LR本身是一个经典的CTR模型，广泛应用于推荐/广告系统。输入的特征
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2022-08-13 00:00:37
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CSS 相关属性单位deg 度。一个完整的圆是 360deg。例：0deg，90deg，``14.23deg。grad 百分度。一个完整的圆是 400grad。例：0grad，100grad，38.8grad。rad 弧度。一个完整的圆是 2π 弧度，约等于 6.2832rad。1rad 是 180/π 度。例：0rad，1.0708rad，6.2832rad。turn 圈数。一个完整的圆是 1t
前言关于LightGBM，网上已经介绍的很多了，笔者也零零散散的看了一些，有些写的真的很好，但是最终总觉的还是不够清晰，一些细节还是懵懵懂懂，大多数只是将原论文翻译了一下，可是某些技术具体是怎么做的呢？即落实到代码是怎么做的呢？网上资料基本没有，所以总有一种似懂非懂的感觉，貌似懂了LightGBM，但是又很陌生，很不踏实，所以本篇的最大区别或者优势是：源码分析，看看其到底怎么实现的，同时会将源码中
多线程什么是线程操作系统中的多任务(multitasking):在同一时刻运行多个程序的能力.例如,在编辑或下载邮件的同时可以打印文件.今天,人们很可能有单态拥有多个CPU的计算机,但是,并发执行的进程数目并不是由CPU数目制约的.操作系统将CPU的时间片分配给每一个进程,给人并行处理的感觉.多线程程序在较低的层次上扩展了多任务的概念:一个程序同时执行多个任务.通常,每一个任务称为一个线程(thr
在 NLP领域，word embedding 已经成为了众所周知的技术。在现实生活中 word embedding 已经拥有非常广泛的应用：语音助手、机器翻译、情感分析… 因为 word embedding 的特殊性，它几乎覆盖了所有 NLP 的应用。接下来说说 传统的 one-hot 编码开始，阐述其优劣，并延伸至 word embedding 技术和其优点人类可以很轻易地理解一个单
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2024-04-01 06:16:55
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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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Embedding是 LLM 的语义支柱，它可以将原始文本转换为向量形式来方便模型理解。 当你在使用 LLM 帮助您调试代码时，你的输入文本、代码会被转换为高维向
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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背景：最近要搞理论学习了，先前搞了大半年的工程，又要捡起一些理论原理，现在还是从transformer熟悉理解一下，争取吃透。 关于transformer的经典介绍和资料也一大堆，我就不展开来讲了，碰到了一些一时没太想明白的问题，就记一下，也当是重新理解一遍。 transformer的输入要么是词向量或是块状处理了的图像，分别用于自然语言处理和计算机视觉领域。 在自然语言处理中，原始的输入肯定是某
其实很多seoer不知道b和strong以及i和em是什么东西，因为他们从来没有接触过html标记，写文章的时候只是用网站后台的编辑器排版文章，需要加粗的时候点击编辑器上面的B按钮就行了。 但是对于一些稍微了解html的朋友来说b和strong又成了问题，不仅是seoer为这个问题头疼，就连很多网页的编写者也分不清这两个标
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
