xWord2Vec论文地址https://arxiv.org/abs/1301.3781Embedding与one-hot编码相比，词嵌入可以将更多的信息塞入更低的维度中 下面我们用 Keras 完成一个词嵌入的学习，Keras 的 Embedding 层的输入是一个二维整数张量， 形状为（samples，sequence_length），即（样本数，序列长度）较短的序列应该用
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2024-04-22 08:28:53
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keras.layers.Embedding(input_dim, output_dim, embeddings_initializer='uniform', embeddings_regularizer=None, activity_regunstraint=None, mask_zero=False, input_length=None)...
原创
2022-10-13 09:48:46
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，可以从文本数据中学习字嵌入，并在项目之间重复使用。它们也可以作为拟合文本数据的神经网络的一部分来学习。Word Embedding单词嵌入是使用密集的矢量表示来表示单词和文档的一类方法。词嵌入是对传统的词袋模型编码方案的改进，传统方法使用大而稀疏的矢量来表示每个单词或者在矢量内对每个单...
原创
2022-08-12 17:12:29
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分类任务1 网络结构分析输入:（224x224x3） ->两个（卷积层+relu） （224x224x64） ->一个最大池化， 两个卷积+relu （112x112x128） ->一个最大池化，三个卷积+relu （56x56x256） ->一个最大池化，三个卷积+relu （28x28x512） ->一个最大池化，三个卷积+re
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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前一个月接触到一个概念，Embedding层。今天跟大家分享一下个人心得。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&
# 解密Python Keras中的Embedding层
在使用Python Keras构建深度学习模型时，Embedding层是一个常用的层，用来将输入数据编码成连续向量空间中的稠密向量。然而，有时我们需要将这些编码后的向量解码回原始的文本格式。本文将介绍如何解密Python Keras中的Embedding层，实现对编码后的向量进行解码。
## 问题描述
在深度学习任务中，我们经常会使用
原创
2024-03-14 05:29:35
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backend 兼容backend，即基于什么来做运算
Keras 可以基于两个Backend，一个是 Theano，一个是 Tensorflow查看当前backendimport keras
输出：Using Theano Backend.
或者Using TensorFlow backend.修改backend
找到~/.keras/keras.json文件，在文件内修改，每次import的时
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2024-10-11 21:31:26
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windows环境下安装多个任意版本的python环境windows环境下安装多个任意版本的python环境下载Python下载pipstep1. 用get-pip下载pipstep2. 分析安装的文件step3. 使用pip得到报错" No module named 'pip' "step4. 原因分析和解决方案其他报错1. ERROR: Could not find a version th
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2024-01-24 16:57:23
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Keras Embedding层详解 请注意，以下内容对应 Keras2.0 版本，并且所有内容都可以在这里找到。值得注意的是，Embedding层只能作为模型的第一层。函数原型def keras.layers.Embedding(input_dim, output_dim,
embeddings_initializer='uniform'
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2024-09-26 10:05:37
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目录1. LeNet简介2. LeNet实现3. 实验结果Reference学习深度学习已经有小一年的时间，看了很多视频和书本内容，学习了很多代码，可始终感觉认知不够扎实。结合李沐老师的视频课程，我决定在本博客中介绍下复现LeNet的过程。代码基于pycharm2021平台，选用python3.8版本+pytorch1.12.1+cu116。基本上把各个包的版本都刷到最新版本，以方便后续的网络升级
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2023-09-20 15:49:58
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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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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
关于Embedding和RNN-GRU-LSTM的使用详解
1. Embedding的使用pytorch中实现了Embedding，下面是关于Embedding的使用。torch.nn包下的Embedding，作为训练的一层，随模型训练得到适合的词向量。建立词向量层embed = torch.nn.Embedding(n_vocabulary,embed
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2023-08-11 20:48:51
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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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参考博客：https://spaces.ac.cn/archives/4122 (力荐)embedding的作用大体上有两点：降低one-hot编码带来的特征稀疏与维度过大的问题。通过嵌入矩阵将one-hot编码的输入样例转换为非稀疏向量后，可以通过各种方法(余弦等方法)计算样例之间的相似度，便于理解。one-hot编码矩阵的优点与问题：对于由多个词组成的一个句子而言(英文句子)，one-hot编
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2024-05-05 13:31:13
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一、DeepFM算法DeepFM = FM + DNN： 提取低阶(low order)特征 => 因子分解机FM 既可以做1阶特征建模，也可以做2阶特征建模 提取高阶(high order)特征 => 神经网络DNN end-to-end，共享特征输入 对于特征i，wi是1阶特征的权重， Vi表示该特征与其他特征的交互影响，输入到FM模型中可以获得特征的2阶特征表示，输入到DNN模型
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2024-04-03 19:56:57
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本文将阐述BERT中嵌入层的实现细节，包括token embeddings、segment embeddings, 和position embeddings. 目录概览1 Token Embeddings作用实现2 Segment Embeddings作用实现3 Position Embeddings作用实现4 合成表示 概览下面这幅来自原论文的图清晰地展示了BERT中每一个嵌入层的作用：和大多数
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2024-02-09 06:22:16
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