首先我们来看Embedding的参数。nn.Embedding((num_embeddings,embedding_dim)其中，num_embeddings代表词典大小尺寸，比如训练时所可能出现的词语一共5000个词，那么就有num_embedding=5000，而embedding_dim表示嵌入向量的维度，即用多少来表示一个符号。提到embedding_dim，就不得先从one_hot向量说
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2024-03-17 00:21:59
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导读本文简单的介绍了Google 于 2013 年开源推出的一个用于获取 word vector 的工具包（word2vec），并且简单的介绍了其中的两个训练模型（Skip-gram，CBOW），以及两种加速的方法（Hierarchical Softmax，Negative Sampling）。一 、word2vecword2vec最初是由Tomas Mikolov 2013年在ICLR发表的一篇
前言
如果用户希望直接访问类似ERP数据库之类的数据源，他们将面临下列一些很大的挑战： ·数据源的内容通常很难理解，因为它们是面向系统和开发者设计的，而没有考虑到一般用户。 ·用户感兴趣的信息通常分布在多个异构数据源上。即使仅仅是处理多个不同的关系型数据库也需要用户了解它们的不同之处(例如不同的SQL语法)。更糟糕的是这些数据源可能属于不同的类型，不仅包括关系型数据库甚至还包括文件和We
目录维度建模理论 - 解读版维度建模建模步骤模型分层建模基本原则模型实施流程维度设计几个核心概念维度设计的基本方法维度整合与拆分维度的变化维度快照特殊维度杂项维度事实表设计几个核心概念事实表设计原则事实表设计方法事务事实表周期快照事实表累积快照事实表三种事实表的比较无事实的事实表聚集型事实表参考学习资料维度建模理论 - 解读版维度建模维度建模（Kimball）：分析决策的需求出发构建模型，为分析需
作为近年来持续的热点，区块链受到了广泛的关注。对于区块链，一千个人心中可能会有一千个不同的理解。由于所在的角度不同，大家的理解会千差万别。有人认为是一种去中心化的协议，能够降低第三方信用中心带来的风险；有人认为是一个由多种技术集合的技术，可以为各参与方提高效率，降低成本；当然，从各类虚拟货币来看，也有人会认为是一种发行ICO的诈骗工具。 从某方面来说，上面的理解都没有错，如果非要给区块链一个
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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星形模式：以事实表为中心，所有的维度表直接连在事实表上，最简单最常用的一种星型模式的核心是一个大的中心表（事实表），一组小的附属表（维表）。
星型模式是维度模型最简单的形式，也是数仓以及数据集市使用最广泛的形式。维表只和事实表关联，维表之间没有关联；
每个维表的主码为单列，且该主码放置在事实表中，作为两边连接的外码；
以事实表为核心，维表围绕核心呈星形分布。雪花模式：雪花模式的维度表可以拥有其他
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2024-08-07 12:39:53
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一、概述词嵌入（Word Embedding）是将自然语言表示的单词转换为计算机能够理解的向量或矩阵形式的技术。在Word Embedding之前，常用的方法有one-hot、n-gram、co-occurrence matrix，但是他们都有各自的缺点。Word Embedding是一种无监督的方法。Word Embedding的主要任务是输入收集到的词汇，然后获得它的向量表示，其大概过程如下：
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2024-04-07 08:55:42
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左边的形式表明，这是一个以2x6的one hot矩阵的为输入、中间层节点数为3的全连接神经网络层，但你看右边，不就相当于在wijwij这个矩阵中，取出第1、2行，这不是跟所谓的字向量的查表（从表中找出对应字的向量）是一样的吗？事实上，正是如此！这就是所谓的Embedding层，Embedding层就是以one hot为输入、中间层节点为字向量维数的全连接层！而这个全连接层的参数，就是一
矩阵向量求导的定义 在高等数学里面一般都是标量对标量的求导，比如标量
对标量
的求导表示为
,有些时候会遇到一组标量
,i = 1,2,3,....
.对标量
求导,
,i = 1,2,3,.....
,这些求导结果可以拼成一个向量的形式，即得到维度为
首先我们先介绍一下传统的推荐模型下面是传统推荐模型的表格图与结构图接下来我们来逐步说一下这几个传统推荐模型首先就是基础的协同过滤算法，协同过滤算法体现出了物以类聚，人以群分的思想。基本的协同过滤推荐算法基于以下假设：“跟你喜好相似的人喜欢的东西你也很有可能喜欢” ：基于用户的协同过滤推荐（User-based CF）“跟你喜欢的东西相似的东西你也很有可能喜欢 ”：基于物品的协同过滤推荐（Item-
Embedding向量前言一、Embedding是什么？二、生成embedding方法三、生成样本训练集四、item2vec五、embedding最近邻 前言本节介绍生成embedding向量的两种方法：item2vec和graph embedding.一、Embedding是什么？Embedding向量就是用一个数值向量表示一个对象的方法。由于One-Hot向量往往比较稀疏，Embedding
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2024-06-18 19:28:13
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从one-hot到word embedding词表示最直觉的做法是1-of-N Encoding, 向量维度和词表大小一样，每个词在其中某一维为1，其他维为0。这种表示法无法体现出词之间的关系。word class方法是将意思相似或者同种属性的词归为一类，但这种划分太粗糙了，而且需要很多人工设计。word embedding也是一种降维操作，不过是通过无监督的方法从文本中学出来的。最终学得的结果，
1、DIM层概述1.1、DIM定义DIM：维表的公共层，贯穿数据模型的各个层次（1）贯穿数据模型的各个层次，保留业务过程中的实体信息（2）用来关联事实表将数据宽表化1.2、DIM数据组成DIM：存放维度数据&基础数据（1）维度数据：一般指一些业务状态，代码的解释表（即码表）（2）基础数据：存储业务需要关联的基础数据2、DIM层数据规范2.1、DIM数据规范（1）最基础要求：不同字段的含义必
第6周学习：Vision Transformer + Swin Transformer一、Vision Transformer二、Swin Transformer 一、Vision Transformer回顾Self-Attention机制W是可以进行学习更新的参数 输入输出的 feaure 维度是相同的，是一个 plug-and-play 模块。简单而言，纯vit模型由三个模块组成：（1）Li
这次我们来简单讲一下什么时候Word Embedding和其常用的使用工具。首先，什么是Embedding？Embedding其实是一种降维的方式，即将不同的特征转换为维度相同的向量。离线变量转换成Onehot，就会造成维度特别高的现象，可以将他转换为固定size的embedding向量。任何物体、特征，都能转换为向量的表达形式。而向量之间可以使用相似度进行计算。当我们进行推荐的时候，可以选择相似
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2024-04-19 08:24:45
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目录摘要self-attention模型的输入模型的输出自注意力机制函数计算相关度的公式 self-attention的计算过程（运算过程）位置编码（Positional Encoding） self-attention v.s. CNNself-attention v.s. RNN总结摘要 本周主要学习自注意力机制，self
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2024-05-04 17:19:53
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深度学习-生成模型-预训练方法：Embedding（Tranform Object To Vector）一、Embedding概述二、Embedding与Ont-Hot编码三、Word Embedding1、传统的自然语言处理系统2、词向量(Word Embedding)空间语言模型(Vector space models, VSMs)3、CBOW模型4、Skip-Gram 模型四、Embedd
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2024-04-22 19:46:22
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step1. one-hot encoding首先，根据上篇内容我们知道，单词可以利用one-hot encoding进行编码，假设编码如下：Key(word)Value(index)One-hot encodinglove1e1=[1,0,0,0,…,0]you2e2=[0,1,0,0,…,0],3e3=[0,0,1,0,…,0]him4e4=[0,0,0,1,…,0]another5……He6
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2024-08-15 10:21:45
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一、写在前面获取公交路线、AOI数据，经常需要将经纬度数据集合(文本)转换成矢量的线、面(几何图形)，经纬度数据集合格式大致有两种形式；第一种是经度与纬度之间用一种符号分割(如“,”)，经纬度对之间用另一种符号分割(如“;”)，图1；第二种是经纬度数据集合仅用一种符号分割(如“,”)见图2。图1 经纬度数据集合格式一图2经纬度数据集合格式一第一种格式的经纬度集合，采用5个转换器就可以完成几何图形转
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2024-03-23 11:39:45
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