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
文章目录1. 前言2. 实现2.1 STN2.1.1 定位网络2.1.2 网格生成器2.1.3 采样器2.2 SRN2.2.1 编码：卷积循环网络2.2.2 解码：循环字符生成器2.3 训练3. 测试3.1 STN网络：3.2 STN网络：3.3 模型训练：3.4 实现：4. 总结5. 参考文献 1. 前言在读Abstract的时候我觉得这篇文章挺有趣、挺创新的，本文的方法加入了STN变形矫正，
文章目录背景说明ARCS解释第一个Attention(注意)知觉唤醒激发探究变化第二个Relevance(关联)熟悉化目标定向动机匹配第三个Confidence(信心)期望成功挑战情境归因方式第四个Satisfaction(满意)自然的结果积极的结果公平 背景说明ARCS模型是由美国佛罗里达州立大学的约翰·M·凯勒(John M Keller)教授于20世纪80年代提出的一个教学设计模型。该模型
转载
2024-10-09 11:20:17
56阅读
本文分享ECCV 2022论文《REALY: Rethinking the Evaluation of 3D Face Reconstruction》，对3D人脸重建的评估方法进行重新思考。该论文提出一个新的3D人脸重建的benchmark数据集，名为REALY benchmark，和相应的评估方法，能对于重建的3D人脸模型在不同脸部区域进行细粒度评价，并对于主流的单张照片3D人脸重建算法进行了详
Flair工具使用教程之如何训练自己的Flair Embeddings本教程将向您展示如何训练自己的Flair嵌入，如果您想将Flair应用于新语言或域，这可能会派上用场。准备文本语料库语言模型使用纯文本进行训练。 在字符LM的情况下，我们训练它们预测字符序列中的下一个字符。要训练自己的模型，首先需要一个适当大的语料库。 在作者的实验中，使用了大约10亿字的语料库。您需要将语料库拆分为训练，验证和
想要做语义检索，迫切需要embedding模型来做文本的嵌入。也就是转向量。huggingface上那么多text embedding模型，
原创
2024-01-18 11:28:52
558阅读
文章目录一、embedding二、知识图谱三、L0，L1，L2四、transE的理解五、参考文献 一、embedding首先，我们得知道什么是embedding？他有什么优点？他为什么要被开发出来？传统的one-hot编码不可以吗？接下来让我们一一进行解决1、什么是embedding？① 维基百科的官方回答： ② 自己的理解： （这个结合了一下n篇大佬的博客思路进行理解的）首先，embeddin
这一章编写DAC和ADC程序，即数模/模数转换。程序中封装了两个DAC，各1个独立通道，对应输出脚为PA4和PA5，提供两个方法，ADDA::daDMA(Timer & tim)成员方法以DMA方式按预定数据生成两个正弦波，通道1(PA4)是半幅波形，通道2(PA5)是全幅波形。 ADDA::da()成员方法把指定内存的数据转换成模拟信号，未使用DMA，因为已经是一一对应。模数转
案例完整代码、数据见Github 1. 案例背景用户价值细分是了解用户价值度的重要途径，常用的细分模型包括：基于属性的方法、ABC分类法、聚类法等。1. 基于属性的方法常用的细分属性包括：地域、产品类别、用户类别（大客户、普通客户、VIP客户等）、性别、消费等级等。这种细分方法可根据数据库中数据直接得到。2. ABC分类法ABC法则是二八法则衍生出的一种法则。不同的是，二八法则强调是抓住
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
转载
2024-05-16 18:30:15
84阅读
ollama 有哪些适合RAG的embedding模型
在当今的信息获取与处理过程中，RAG（Retrieval-Augmented Generation）模型越来越多地被应用于自然语言处理，这些模型通过检索相关信息以生成更为准确的应答。在这一领域，Embedding 模型尤其重要，能够将文本转化为数值表示，便于后续的检索与生成操作。
背景还原如下：
用户在开发一个基于自然语言处理的问答系统
CSS 相关属性单位deg 度。一个完整的圆是 360deg。例：0deg，90deg，``14.23deg。grad 百分度。一个完整的圆是 400grad。例：0grad，100grad，38.8grad。rad 弧度。一个完整的圆是 2π 弧度，约等于 6.2832rad。1rad 是 180/π 度。例：0rad，1.0708rad，6.2832rad。turn 圈数。一个完整的圆是 1t
复现项目GitHub - NVlabs/nvdiffrec: Official code for the CVPR 2022 (oral) paper "Extracting Triangular 3D Models, Materials, and Lighting From Images".Windows环境下：一、配置环境1、前面下载安装顺利，运行如下命令出现报错pip install --g
一、向量化 向量化是将非结构化数据（如文本、图像等）转化为数字表示的一种过程。在RAG 中，通常会使用预训练的Transformer模型（如BERT、RoBERTa等）将文本表示为 高维的向量。这些向量能够捕捉到数据的语义信息，从而在向量空间中表示相似性。 两段相似的文本在向量空间中将非常接近。快速检索：
目录1 Variational Graph Auto-Encoders（VGAE，GAE）1.1 编码器1.2 解码器1.3 实验结果2 Adversarially Regularized Graph Autoencoder for Graph Embedding （ARGA，ARVGA）2.2 问题定义2.2 整体框架2.2.1 自编码模型2.2.2 对抗模型2.3 实验结果3 Attribut
css之单位角度<angle>用于<gradient>s和某些transform功能中deg表示以度为单位的角度。一整圈就是360deg。例如：0deg，90deg，14.23deg。grad用渐变表示角度。一整圈就是400grad。例如：0grad，100grad，38.8grad。rad表示以弧度表示的角度。一个完整的圆是2π弧度，近似于6.2832rad。1rad是1
转载
2024-07-09 21:18:41
92阅读
RAG、LangChain 和 Embedding 模型是三种不同的技术概念，它们在自然语言处理（NLP）和人工智能（AI）领域扮演着不同的角色。下面我将详细解释它们之间的区别：
RAG（Retrieval-Augmented Generation）
RAG 是一种结合了信息检索和生成模型的混合方法。它的核心思想是在生成回答之前，首先从大量文档中检索相关信息。这样做的目的是为了解决大型语言模型（L
xml布局优化1、避免使用linerlayout一直嵌套。2、使用merge，merge标签主要就是减少嵌套的层数。3、使用viewsub。在一些应用中，我们可能在某些情况下才需要某些布局进行显示，通常想到的方法就是在不需要的时候就设置为gone，需要的时候遍设置为visible，这样可行但是可能是出现资源被占用的情况，这样就可以使用viewsub，viewsub标签默认情况不可见，如果需要时，设
转载
2024-03-23 15:46:23
33阅读
OBJOBJ文件是Alias | Wavefront公司为它的一套基于工作站的3D建模和动画软件“AdvancedVisualizer”开发的一种标准3D模型文件格式。OBJ文件一般包括三个子文件，分别是.obj、.mtl、.jpg，除了模型文件，还需要.jpg纹理文件。OBJ可以是传统模型，也可以是倾斜模型。OBJ格式适合用于3D软件模型之间的互导。比如Smart3D里面生成的模型需要修饰，就可
转载
2024-02-29 13:44:21
464阅读
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
转载
2024-07-25 08:22:00
1774阅读
