https://www.faxiang.site/ 转近年来，从计算机视觉到自然语言处理再到时间序列预测，神经网络、深度学习的应用越来越广泛。在深度学习的应用过程中，Embedding 这样一种将离散变量转变为连续向量的方式为神经网络在各方面的应用带来了极大的扩展。该技术目前主要有两种应用，NLP 中常用的 word embedding 以及用于类别数据的 entity e
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2023-07-24 18:04:13
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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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前言前段时间面试了许多应界生同学，惊讶地发现很多同学只做深度学习，对于LR/GBDT这样的传统机器学习算法，既不掌握理论，也从未实践过。于是就想写一篇文章，梳理一下推荐算法由传统机器学习，发展到深度学习，再到未来的强化学习、图神经网络的技术发展脉络，因为「只有了解过去，才能更好地把握当下与未来」。无奈这个题目太大，再加上近来分身乏术，实在无暇宏篇大论。于是今日小撰一文，聚焦于深度学习的核心思想Em
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2023-09-20 15:51:01
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前言这是一篇NLP tricks的集合，在自然语言处理的模型中，有很多优化模型效果的技巧，其中很多技巧已经称为默认设置，不再文章中额外说明。 技巧列表前言Weight AverageAdaptive EmbeddingVariational DropoutSampled SoftmaxGLUE Weight AverageWeight Average是一种自动集成方式，指的是在最终进行模型测试前，
文章目录前言网络架构微调微调中的权重初始化训练重用分类器权重固定一些层总结 前言标注一个数据集非常的昂贵，我们希望在一个预训练好的模型上，学到识别能力，拿到自己的场景微调，使得数据集即使很小的情况下，也能有不过的结果。网络架构一个神经网络一般可以分成两块： 1.特征抽取将原始像素变成易线性分割的特征 2.线性分类器来做分类微调 源数据集很大，学得一个很好的特征提取模型 我们的目标数据集比较小，此
文章目录一、**什么是Embedding？**二、One-Hot编码三、**怎么理解Embedding****四、Word Embedding** 一、什么是Embedding？“Embedding”直译是嵌入式、嵌入层。简单来说，我们常见的地图就是对于现实地理的Embedding，现实的地理地形的信息其实远远超过三维，但是地图通过颜色和等高线等来最大化表现现实的地理信息。通过它，我们在现实世界
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2024-03-18 16:56:30
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几种目标检测方法比较这里建议去看一篇博客，里面讲了几种目标检测方法实现的大致原理，也对几种目标检测方法进行了比较ssd的实现原理计算机要确定一幅图片中某个参数的位置，也就是对准图片中的一个物体，画出一个框，需要四个参数，中心点的x和y的坐标，w（宽），h（高），如下图 我们的计算机要确定这幅图片中猫咪的位置，画一个框，框出猫咪，就需要这个框的四个参数，中心点坐标：x和y、框的宽、框的高。那么ssd
这篇文章主要是之前一段时间的总结，内容是有关PyTorch中卷积部分的源码。文章不会很透彻的去研究源码，只是大概地总结一下，主要内容有：PyTorch-拓展模块PyTorch对于卷积的内部实现为什么有了cudnn还需要PyTorch实现卷积？ 很感谢网上的优质博客，正是因为有了知识的共享，人们的生活质量才会不断提高~ 本人参考源码实现的卷积链接: [点我跳转]，为PyTorc
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2024-04-16 21:35:45
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一、x/t-t图这是一个比较少考的知识点，但是又考过。物理的x/t-t图和v-t图真的一样吗？大多数人都会觉得没错。但是，不一样！为什么呢？其本质的原因就是：x/t-t图的x/t是平均速度，表示走过的路程累积起来除以时间而v-t图的v是瞬时速度，表示在那一瞬间的瞬时速度【证明】 这是一个典型的匀加速v-t图像假设其斜率为k初速度为 那么在 时刻速度为
做nlp很多时候要用到嵌入层，pytorch中自带了这个层什么是embedding层我用最通俗的语言给你讲 在nlp里，embedding层就是把单词表[‘你’，‘好’，‘吗’] 编码成‘你’ --------------[0.2,0.1]
‘好’ --------------[0.3,0.2]
‘吗’ --------------[0.6,0.5]的向量的办法为什么要embedding这是写
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2023-06-06 00:18:53
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导读我们都知道在数据结构中，图是一种基础且常用的结构。现实世界中许多场景可以抽象为一种图结构，如社交网络，交通网络，电商网站中用户与物品的关系等。以躺平APP社区为例，它是“躺平”这个大生态中生活方式分享社区，分享生活分享家，努力打造社区交流、好物推荐与居家指南。用户在社区的所有行为：发布、点击、点赞、评论收藏等都可以抽象为网络关系图。因此Graph Embedding技术非常自然地成为学习社区中
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2024-05-10 07:19:20
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导读：我们都知道在数据结构中，图是一种基础且常用的结构。现实世界中许多场景可以抽象为一种图结构，如社交网络，交通网络，电商网站中用户与物品的关系等。目前提到图算法一般指：经典数据结构与算法层面的：最小生成树 (Prim,Kruskal,...) ，最短路 (Dijkstra,Floyed,...) ，拓扑排序，关键路径等概率图模型，涉及图的表示，推断和学习，详细可以参考 Koller 的书或者公开
我觉得解释合理的是这个回答，这个回答解释的是相加的意义这里的相加是特征交叉而不是特征池化。神经网络中相加是构造特征交互的方法，类似的还有elementwise乘，减法。Bert这类的方法一个极大的优势就是通过BPT和字级别把词向量空间的稀疏性压缩下来，如果你在普通的embedding+nn里做这件事情，是有得有失的，好处是长尾的词变得更稠密了，使网络容易学习，对应的缺点就是损失了学的好的词的个性化
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2024-04-18 23:28:02
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时序数据预处理对于数据科学来说，凡事“预”则立，不“预”则废。数据的质量直接决定数据挖掘的结果。本文旨在一站式的梳理时序数据的预处理步骤。数据预处理的目的是将脏数据变成我们想要的干净的数据，这里的干净指的是：准确完整简单一致平稳（大多数时序数据以平稳性作为假设，但也有例外）面向模型性能，这是一切的核心！主要步骤（按先后顺序）为：数据清洗 --> 保证准确性和完整性数据集成 --> 保证
网络基础-ACL和NAT介绍一、ACL介绍1、ACL的作用及匹配机制2、ACL的工作原理3、ACL的种类4、ACL的操作命令二、ACL实战配置1、实验目的2、实验拓扑图3、实验步骤三、NAT介绍1、NAT的作用2、NAT的工作原理3、NAT的种类4、NAT的优缺点5、NAT的配置命令 一、ACL介绍ACL（访问控制列表）：用于过滤流量。1、ACL的作用及匹配机制作用： ①用来对数据包做访问控制（
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2024-10-03 15:15:48
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就是高频词用比如1024或512维，
原创
2022-07-19 12:08:06
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文章目录使用词嵌入层（Embedding 层）利用Embedding层学习词嵌入6-5 将一个Embedding层实例化6-6 加载IMDB数据，准备用于Embedding层6-7 在IMDB数据上使用Embedding层和分类器写在最后 使用词嵌入层（Embedding 层）将单词和向量关联还存在着一种强大的方法，就是使用更为密集的词向量（word vector），也叫词嵌入（word emb
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2023-09-25 17:14:04
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Graph Embedding需要提供和序列采样出的类似的关系样本数据，只不过现在高了一个维度，于是整个样本构建的流程就变成了先按照业务关系构造图，然后从图采样到序列，再从序列采样到样本，才能作为Embedding训练模型的输入Item2Vec 也通过商品的组合去生成商品的 Embedding，这里商品的组合也是序列式的，我们可以称他们为“Sequence Embedding”更多场景下，数据对象
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2023-09-20 15:51:08
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字符串操作在程序中的出现频率相当高，包括分割，替换，拼接等等，这篇文章介绍五个最常遇到的问题，希望给你带来一些思考。1、使用多个界定符分割字符串分割字符串属于字符串最基本的操作了，直接用 split() 即可。 In [88]: a = 'a,b,c,c'
In [89]: a.split(',')
Out[89]: ['a', 'b', 'c', 'c'] 如果一个字符串包含多个不
# 单词 Embedding in Python
## 引言
在自然语言处理（NLP）领域中，单词嵌入（Word Embedding）是一种将文本中的单词映射到实数向量的技术。通过将单词表示为向量，我们能够在计算机中更好地处理和理解自然语言。Python是一种广泛使用的编程语言，提供了许多工具和库来进行单词嵌入。本文将介绍如何使用Python进行单词嵌入，并提供相应的代码示例。
## 什么是
原创
2023-08-14 15:44:01
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