1.SVM和LR（逻辑回归）1.1 相同点都是线性分类器。本质上都是求一个最佳分类超平面。都是监督学习算法。都是判别模型。通过决策函数，判别输入特征之间的差别来进行分类。常见的判别模型有：KNN、SVM、LR。常见的生成模型有：朴素贝叶斯，隐马尔可夫模型。1.2 不同点损失函数不同，LR的损失函数为交叉熵;svm的损失函数自带正则化，而LR需要在损失函数的基础上加上正则化。两个模型对数据和参数的敏
一、前言1、记忆性利用手工构造的交叉组合特征来使线性模型具有“记忆性”，使模型记住共现频率较高的特征组合，且可解释性强。这种方式有着较为明显的缺点：首先，特征工程需要耗费太多精力。其次，因为模型是强行记住这些组合特征的，所以对于未曾出现过的特征组合，权重系数为0，无法进行泛化。2、泛化性 为了加强模型的泛化能力，引入了DNN结构，将高维稀疏特征编码为低维稠密的Embedding vector，这种
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2024-07-25 08:22:00
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从C端视角来看，58商业将Embedding作为广告的一种理解方式，使我们精确理解C端用户意图，同时理解B端推广提供的能力，使得目标推广以合适的形式触达C端用户。Embedding对文本语义、用户行为进行向量化，通过数学计算表达广告和用户关系，具备易表示、易运算和易推广的特点。今天将从以下几方面来介绍Embedding技术在58商业搜索和推荐场景的实践：58商业流量场景主流Embedding算法介
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2024-06-07 22:05:41
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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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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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在现代科技发展中，Ollama 模型及其嵌入（Embedding）模型成为自然语言处理领域的一个热点。最近许多工程师和研究者对如何优化这些嵌入模型进行了探讨，意图提升模型性能并解决潜在的问题。本文将详细记录如何解决“ullama 模型Embedding 模型”的过程，涵盖从背景描述到技术原理、架构解析、源码分析等多个维度的内容。
我们首先来看一下背景信息。Ollama 模型通常通过将复杂的文本映
PowerDesigner的程序破解： 将破解文件pdflm15.dll复制到PowerDesigner的安装路径下。覆盖已有文件。PowerDesigner的类库的导入：将类库解压，然后打开文件夹将里面的所有类库复制到PowerDesigner的安装路径下。-----------------------------------介绍PowerDesigner的五种模型--------
前言预训练语言模型在目前的大部分nlp任务中做个微调都能取得不错的一个结果，但是很多场景下，我们可能没办法微调，例如文本聚类，我们更需要的是文本的向量表示；又亦如文本匹配，特别是实时搜索场景，当候选集数量较多时，直接使用ptm做匹配速度较慢。那么如何优雅的使用预训练模型生成文本embedding呢？本文将会从不同的预训练模型与不同的优化方法去介绍文本embedding的生成方式，如有理解错误，欢迎
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2024-05-13 10:34:05
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最近在工作中进行了NLP的内容，使用的还是Keras中embedding的词嵌入来做的。Keras中embedding层做一下介绍。中文文档地址：https://keras.io/zh/layers/embeddings/参数如下：其中参数重点有input_dim,output_dim,非必选参数input_length.初始化方法参数设置后面会单独总结一下。 demo使用预训练（使用百度百科（w
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2024-04-19 15:27:29
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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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ELMO原理介绍一、引言1.1 从Word Embedding到ELMO二、ELMO2.1 ELMO原理2.2 ELMO 训练2.2.1 第一阶段 语言模型进行预训练2.2.2 第二阶段 接入下游NLP任务2.3 ELMO效果 一、引言1.1 从Word Embedding到ELMOWord Embedding：词嵌入。最简单粗劣的理解就是：将词进行向量化表示，实体的抽象成了数学描述，就可以进行
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2024-07-10 01:16:41
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ollama Embedding 模型的不断发展，为自然语言处理和机器学习领域带来了新的可能性。然而，在使用这些模型时，用户往往会遇到一些挑战，特别是在模型的嵌入过程中。理解这些问题并掌握解决方案将对业务产生显著影响，这篇博文将为您详细解析如何应对“ollama Embedding 模型”的相关问题。
### 背景定位
在现代的数据驱动业务中，文本数据的处理愈发重要。通过使用“ollama E
跨入transformer时代，看看抛开CNN和RNN，如何只基于attention对不定长的序列信息进行提取。这里选取WMT的英翻中任务，我们来一边聊模型insight一边看代码实现
无所不能的Embedding6 - 跨入Transformer时代～模型详解&代码实现上一章我们聊了聊quick-thought通过干掉decoder加快训练, CN
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2024-10-25 22:00:39
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ollama embedding 模型是一种新兴的模型，主要用于生成高质量的文本嵌入，广泛应用于自然语言处理领域。在这篇博文中，我将分享我在配置、编译、调优、开发和测试 ollama embedding 模型中的一些经验。
## 环境配置
为了顺利运行 ollama embedding 模型，首先我们需要配置合适的开发环境。以下是整个流程：
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flowchart TD
058 | 简单推荐模型之一：基于流行度的推荐模型今天，我们正式进入专栏的另一个比较大的模块，那就是 推荐系统。之前我们详细且全面地介绍了搜索系统的各个组成部分。在接下来的几周时间里，我们一起来看推荐系统的技术要点又有哪些。我们还是从简单推荐系统聊起，由易到难，逐步为你讲述一些经典的推荐模型。推荐系统目前已经深入到了互联网的各类产品中。不管是到电子商务网站购物，还是到新闻阅读网站获取信息，甚至是在
领域模型是对领域内的概念类或现实世界中对象的可视化表示。又称概念模型、领域对象模型、分析对象模型。它专注于分析问题领域本身，发掘重要的业务领域概念，并建立业务领域概念之间的关系。 领域模型的概念 什么是领域模型？这个很关键，弄清楚什么是领域模型，才能进行领域模型设计，否则领域模型设计的结果就没有相互讨论的基础。 首先，我想谈谈我的理解。业务系统一般包括三部分内容：（1） &nbs
跨入transformer时代，看看抛开CNN和RNN，如何只基于attention对不定长的序列信息进行提取。这里选取WMT的英翻中任务，我们来一边聊模型insight一边看代码实现
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©作者 | 吴迪单位 | UCLA研究方向 | NLP排版 | PaperWeekly前言在现代自然语言处理（NLP）的应用中，使用预训练的表征进行迁移学习是很重要的一个方法。在深度学习开始被应用之后，迁移学习最早出现在使用预训练的特征向量，以及对预训练语言模型（pre-trained language model，PLM）进行微调（fine-tuning）[1]。基于预训练模型，ada
CTR预估模型可以广泛应用于个性化推荐、信息检索、在线广告等领域，用来学习和预测用户的反馈，用户的反馈主要有点击、收藏、购买等。数据CTR预估模型的特征数据往往包含多个特征，这些特征会根据其自身特点被编译成one-hot编码，然后将多个特征对应的编码向量链接在一起构成特征向量。高维、稀疏、以及多类别是输入给CTR预估模型的特征数据的典型特点。Embedding 表示又叫Distributed re
Bert 给人们带来了大惊喜，不过转眼过去大约半年时间了，这半年来，陆续出现了与Bert相关的不少新工作。最近几个月，在主业做推荐算法之外的时间，我其实一直比较好奇下面两个问题：问题一：Bert原始的论文证明了：在GLUE这种综合的NLP数据集合下，Bert预训练对几乎所有类型的NLP任务（生成模型除外）都有明显促进作用。但是，毕竟GLUE的各种任务有一定比例的数据集合规模偏小，领域也还
