1. 最大期望EM 最大期望(Expectation Maximum)算法是一种迭代优化算法，如果概率模型的变量都是观测变量，那么给定数据，可以直接用最大似然估计法或者贝叶斯估计法去估计模型的参数。但是，当模型含有隐变量时，就不能简单的使用这些估计方法。EM算法就是含有隐变量的概率模型参数估计的最大似然估计法。  
? 支持的数据格式1、自动数据类型检测`add` 方法会根据你提供的 `source` 参数自动尝试检测数据类型。所以，`app.add('https://www.youtube.com/watch?v=dQw4w9WgXcQ')` 就足以嵌入一个YouTube视频。这个检测适用于所有格式。它基于一些因素，比如是否是URL、本地文件、源数据类型等等。- **调试自动检测**将 `log_
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2024-10-07 09:36:53
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红色 绿色 作者：Tomas Mikolov, Kai Chen, Greg Corrdado, Jeffery Dean#译者按：2013年，Google开源了一款用于词向量计算的工具——word2vec，引起了工业界和学术界的关注。首先，word2vec可以在百万数量级的词典和上亿的数据集上进行高效地训练；其次，该工具得到的训练结果——词向量（word embedding），可以很好地度量
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2024-07-23 12:53:43
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模型集成(Model Ensemble)模型集成是融合多个训练好的模型，基于某种方式实现测试数据的多模型融合，这样来使最终的结果能够“取长补短”，融合各个模型的学习能力，提高最终模型的泛化能力。近年来，model ensemble已成刷榜神器。它可以应用在图像分割、分类、检测等领域。 模型集成方法主要应用在几个模型差异性较大，相关性较小上。这样效果比较明显。 常用的model ensemble方法
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2024-09-18 15:50:52
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# 使用 PyTorch 实现 BiLSTM 嵌入的指南
在现代深度学习中，序列数据的处理是一个重要的研究领域。双向长短时记忆网络（BiLSTM）是一种广泛使用的算法，能够有效地捕获序列中的上下文信息。本篇文章将指导您如何使用 PyTorch 实现 BiLSTM 嵌入，并设置嵌入的大小。
## 实现流程
我们可以将整个实现流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|--
原创
2024-08-31 09:08:24
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按内存条的接口形式，常见内存条有两种：单列直插内存条（SIMM），和双列直插内存条（DIMM）。SIMM内存条分为30线，72线两种。DIMM内存条与SIMM内存条相比引脚增加到168线。DIMM可单条使用，不同容量可混合使用，SIMM必须成对使用。 按内存的工作方式，内存又有FPA EDO DRAM和SDRAM（同步动态RAM）等形式。 FPA（FAST PAGE MODE）RAM 快速页面模式
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2024-07-13 19:54:53
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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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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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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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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--------
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
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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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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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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1. EM算法原理总结
我们经常会从样本观察数据中，找出样本的模型参数。 最常用的方法就是极大化模型分布的对数似然函数。 但是在一些情况下，我们得到的观察数据有未观察到的隐含数据，此时我们未知的有隐含数据和模型参数，因而无法直接用极大化对数似然函数得到模型分布的参数。怎么办呢？这就是EM算法可以派上用场的地方了。E步（期望步）M步（极大步）不断迭代直到收敛EM算法解决这个的思路是使用启发式的迭代方
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2024-07-15 14:21:44
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不知道大家有没有这种感受，在学习推荐系统算法模型时，少不了embedding的应用，有的推荐算法模型甚至可以说就是在做embedding的过程，可见embedding在推荐系统中的重要性。这篇文章就专门把embedding单独提出来，梳理一下embedding在推荐系统中的应用。以下内容主要从深度学习方法和传统的协同过滤方法两个方面加深和理解在推荐系统领域对embedding的认识，感受下“emb
2022年云栖大会上，阿里巴巴集团副总裁、阿里云计算平台事业部负责人贾扬清宣布阿里云一体化大数据平台ODPS全面升级。升级后的ODPS支持统一存储、统一调度、统一元数据的一体化融合架构，支持离线计算（ODPS-MaxCompute）、实时交互式分析(ODPS-Hologres)等引擎，提供机器学习、流式计算等可扩展的计算能力，具备全球领先的技术性能和产品性价比。10月31日，国际事务处理性能委员会
目录1. 背景简介2. 前提假设3. 多期 DID 估计量4. Stata 实操4.1 csdid 命令介绍4.2 csdid 命令实操5. R 语言实操5.1 R 包的安装和导入5.2 R 语言的实操展示6. 参考资料7. 相关推文 1. 背景简介双重倍差法 (Difference-in-Differences，DID)，是目前实证分析中用于识别因果关系的流行方法之一。标准的 DID 模型将样
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2024-09-05 16:15:53
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TensorFlow Serving 介绍 TensorFlow Serving 是一个用于机器学习模型 serving 的高性能开源库，可以将训练好的模型直接上线并提供服务。其一个重要特性是：它支持模型热更新与自动模型版本管理，这意味着一旦部署 TensorFlow Serving 后，你再也不需要为线上服务操心，只需要关心你的线下模型训练。 TF Serving采用客户端/服
