虽然我们已经添加了一个矩阵表到报表中 —— 但这还不够。本部分阐述了一些使用 Report Builder 3.0 配置矩阵的技巧，以保证数据是以预期的方式显示。 现在我们已经添加组到矩阵了，我们可以调整单元格的大小和配置属性了。我们可以在任何时间进行修改，但是我发现在矩阵填充了所有数据后进行配置效率会更高。当然，我们可以在需要时添加和删除组，但是至少我们已经能够开始创建了。 选择矩阵，
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
目录一、什么是词向量 1.1 离散表示（one-hot representation）1.2分布式表示（distribution representation）二、如何生成词向量三、如何让向量具有语义信息四、CBOW和Skip-gram的算法实现4.1Skip-gram的理想实现 4.2Skip-gram的实际实现一、什么是词向量 &nb
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2024-03-19 12:28:32
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我们知道，线性代数，可以完成空间上的线性变换——旋转，缩放。对于协方差，我们隐约可以想到，它能解释一个随机变量，它在各个维度的变化程度。但是，这种认识其实还是处于比较浅层次的。数学嘛，总要落实到公式上，才算认识比较深刻。我认为，协方差一个经典的用法，是帮助我们计算对原始变量进行线性变换后的因变量的方差。Y是对X的线性变换，如果X的协方差是，那么Y的方差就是。如果我们再进步一联想，就会想到结果其实是
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2024-04-24 11:50:27
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相似矩阵1.方阵的特征值与特征向量特征值与特征向量的定义特征方程与特征多项式由(1)式可知，若λ 是矩阵A的特征值，α 为属于λ 的特征向量，则α 是齐次线性方程组(λE-A)x=0 的非零解。⇒|λE-A|=0 ，称|λE-A| 为矩阵A的特征多项式，方程|λE-A|=0 为矩阵A关于λ的特征方程。A的特征值就是A的特征方程的根。代数基本定理：一元n次方程在复数范围内恰有N个根，所以n阶矩阵A有
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2024-07-30 18:08:43
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矩阵范数（matrix norm）是数学中矩阵论、线性代数、泛函分析等领域中常见的基本概念，是将一定的矩阵空间建立为赋范向量空间时为矩阵装备的范数。应用中常将有限维赋范向量空间之间的映射以矩阵的形式表现，这时映射空间上装备的范数也可以通过矩阵范数的形式表达。 矩阵范数却不存在公认唯一的度量方式, 一般来讲矩阵范数除了正定性，齐次性和三角不等式之外，还规定其必须满足相容性： 。所以矩阵范
首先简要介绍下bert中涉及到的有关技术点 ，Self-Attention、Multi-Headed、Positional Embedding、Layer normalization。Self-Attention，主要是构建三个矩阵Query,Key,Value来确定当前位置的字或词（以下均以字代替）对句子所起的权重，换一句话说就是根据当前位置和句子进行点积相似度的计算（），然后为了减小维度除以进
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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词向量One-Hot Encoding要点
词汇表的大小|V|=N, 用N维的向量表示一个词，每个词的one-hot中1 11的位置就对应了该词在词汇表的索引。缺点
无法反映词之间的相似度，因为使用one-hot方法表示的词向量，任意两个向量的积是相同的都为0word2vec要点word2vec包括Skip-Gram(SG) 和CBOW:
SG模型：根据中心词（target），来预测上下文（con
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2024-04-29 09:50:36
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最近，谷歌又申请了一项深度学习算法专利，主题是「Using embedding functions with a deep network」。对于每个深度学习研究者来说，有些算法、方法可以说是研究必备，拿来直接用也是一种日常，但如果有人申请了专利呢？最近，谷歌一项新的 AI 专利申请再次引燃了社区对于专利问题的讨论。该专利的摘要描述如下：本专利适用于在深度网络中使用嵌入函数（embedding f
1、Embedding的理解 Embedding，即嵌入，起先源自于 NLP 领域，称为词嵌入（word embedding），主要是利用背景信息构建词汇的分布式表示，最终可以可以得到一种词的向量化表达，即用一个抽象的稠密向量来表征一个词。?:?→?， 其中该函数是 injective（就是我们所说的单射函数，每个 ? 只有唯一的 ? 对应，反
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2024-03-07 12:12:09
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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
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2024-08-06 11:07:51
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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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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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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：当上下文只有一个词时，语言模型就简化为：用当前词 x 预测它的下一个词 y V是词库中词的数量，$x$ 是one-hot encoder 形式的输入，$y$ 是在这 V 个词上输出的概率。
一特征嵌入，将数据转换（降维）为固定大小的特征表示（矢量），以便于处理和计算（如求距离）。例如，针对用于说话者识别的语音训练的模型可以允许您将语音片段转换为数字向量，使得来自相同说话者的另一片段与原始向量具有小的距离（例如，欧几里德距离）。embedding的主要目的是对（稀疏）特征进行降维，它降维的方式可以类比为一个全连接层（没有激活函数），通过 embedding 层的权重矩阵计算来降低维
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2024-05-29 16:18:24
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