关于embedding-深度学习基本操作 【Word2vec, Item2vec，graph embedding】
经过自己的整理和补充，希望大家看完能有所收获~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
制作出来的效果图：一、缘由： 咕咕机2使用的热敏纸是57mm，而名片卡的高度为53mm，只需把文字排成横向，宽高固定的话，就能把它弄成两倍名片卡的宽度。然后用固体胶粘在一起就是个单词卡，绝对是记单词的好帮手。 所以所有用宽度为57mm纸的机子都能制作出来，只不过我只有一部咕咕机2，而且会用到另外打印图片的平台：咕咕机助手。若其他的机子就只能把我的一些参数更改才能打印长度刚好合适的卡片。二、所用
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2023-11-01 14:07:48
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小编为大家介绍下如何清除上网记录。一、清除IE缓存记录为了加快上网浏览速度，IE会将最近浏览过的网站内容保存在缓存中，这样下一次再访问该网站时就可以直接从缓存中读取数据。这虽然加快了浏览速度中，但是却埋下了安全隐患。对此，我们可以打开浏览器的“工具”菜单，选择“Internet选项”命令，在打开的窗口“常规”标签中单击“Internet临时文件”区的“删除文件”按钮，这样会弹出一个询问窗口，选中其
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2024-05-03 13:42:48
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嵌入层(Embedding)的理解与作用embedding层理解首先，我们有一个one-hot编码的概念。假设，我们中文，一共只有10个字。。。只是假设啊，那么我们用0-9就可以表示完。比如，这十个字就是“我从哪里来，要到何处去”，其分别对应“0-9”，如下：我 从 哪 里 来 要 到 何 处 去0 1 2 3 4 5 6 7 8 9那么，其实我们只用一个列表就能表示所有的对话如：我 从 哪 里
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2024-05-16 18:30:15
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目录1.前言2.embedding表示方法2.1 word2vec embedding2.2 neural network embedding2.3 graph embedding3.参考文献 1.前言近几年embedding的使用及优化在各种比赛、论文中都有很多的应用，使用embedding表示特征的空间表示也在各种应用中确定是一种很有效的特征表示方法，基于embedding进行的特征交叉的工
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2024-05-06 18:13:37
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在现代自然语言处理（NLP）中，嵌入（embedding）是一种有效的语义表示方法，允许我们将文本转换为数值形式。近期，有用户在尝试调用Ollama的embedding功能时遇到了困难。本文将详细描述如何解决“怎么调用Ollama的embedding”这一问题，深入分析其背景、现象、原因，并提供相应的解决方案与验证方法。
### 问题背景
在进行文本处理时，用户希望利用Ollama提供的emb
最近被面试问到如何评估 embedding 质量，之前没怎么思考过这个问题，现收集整理如下：1. 前言虽然目前word embedding的应用已经十分火热，但对其评价问题，即衡量该word embedding是好是坏，并没有非常完美的方案。实际上，评价其质量最好的方式就是以word embedding对于具体任务的实际收益（上线效果）为评价标准。但是若能找到一个合适的方案，可以在上线前对得到的w
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2024-03-05 10:58:57
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作为深度学习推荐系统不可分割的一部分，Embedding技术主要应用在如下三个方向。 (1)在深度学习网络中作为Embedding层，完成从高维稀疏特征向量到低维 稠密特征向量的转换。 (2)作为预训练的Embedding特征向量，与其他特征向量连接后，一同输入深度学习网络进行训练。 (3)通过计算用户和物品的Embedding相似度，Embedding可以直接作为推 荐系统的召回层或者召回策略之
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2024-04-25 14:43:42
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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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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
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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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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Transformer小白入门一、举例说明Transformer的整体工作原理 首先将这个模型看成是一个黑箱操作。在机器翻译中，就是输入一种语言，输出另一种语言。 那么拆开这个黑箱，我们可以看到它是由编码组件、解码组件和它们之间的连接组成。 编码组件部分由一堆编码器（encoder）构成（论文中是将6个编码器叠在一起——数字6没有什么神奇之处，你也可以尝试其他数字）。解码组件部分也是由相同数量（与
计算步骤模型框架输入Embedding多层transformer的block (12层)拿到两个输出端结果计算损失反向传播更新参数下面主要介绍上述步骤中的2.Embedding和3.transformer的block层EmbeddingEmbedding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，就是一个“字向量表”。实现text输入维度的变换。 Embe
# 机器学习的Embedding如何保存
在机器学习中，Embedding是一种将高维数据映射到低维空间的技术，通常用于表示词向量、用户向量等。保存Embedding在训练后可以方便地在其他任务中进行加载和使用。本文将介绍如何保存机器学习中的Embedding，并提供代码示例。
## Embedding保存方法
保存Embedding有多种方法，常用的包括：
1. 保存为numpy数组或文
原创
2024-07-04 03:31:16
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其实看看笔者文章之前，可以在网上搜索下将3Dmax模型输入到WPF的办法，大部分结果都是这篇文章。这篇文章呢？有点麻烦，就是我们3Dmax模型转换到Blend的时候只有模型没有材质及贴图，需要在Blend3中自己添加材质贴图。模型简单在Blend添加是OK的，复杂点的话，那就麻烦了，笔者想还不直接用Blend建模型呢!还有一点笔者觉得用按钮控制飞机太麻烦了，可以用鼠标控制飞机啊。所以本篇主要是
transform(转换)transform是CSS3中具有颠覆性的特征之一,可以实现元素的位移,旋转,变形,缩放等效果.浏览器支持情况Internet Explorer 10、Firefox、Opera 支持 transform 属性。Internet Explorer 9 支持替代的 -ms-transform 属性（仅适用于 2D 转换）。Safari 和 Chrome 支持替代的 -web
这一章我们来聊聊通用文本框架，直接使用它们的场景已经不多，但你能在各个前沿方法中看到它们的影子。本章包括：为啥需要通用文本表征，为什么部分监督模型效果不好，哪些模型结构和训练任务得到的表征更加通用
在4/5章我们讨论过用skip-thought，quick-thought任务来进行通用文本向量提取，当时就有一个疑问为什么用Bookcorpus这种连续文本，通
理解并发并发管理解决的是允许多个实体同时更新，实际上这意味着允许多个用户同时在相同的数据上执行多个数据库操作。并发是在一个数据库上管理多个操作的一种方式，同时遵守了数据库操作的ACID属性（原子性、一致性、隔离性和持久性）。想象一下下面几种可能发生并发的场景：1、用户甲和乙都尝试修改相同的实体。2、用户甲和乙都尝试删除相同的实体。3、用户甲正在尝试修改一个实体时，用户乙已经删除了该实体。4、用户甲
18. 双塔问题 成绩 10 开启时间 2016年09月13日 星期二 11:00 折扣 0.8 折扣时间 2016年09月17日 星期六 23:55 允许迟交 否 关闭时间 2016年10月10日 星期一 23:55 背景从前，有一个古老的帝国有两个形状不同的塔分别在不同的两个城市里。这两个塔是用圆形的砖一块一块建成的。这些圆形砖的高度是一样的，其半径都是整数。很明显，尽管这两个塔形状
