一、Seq2Seq 模型1. 简介Sequence-to-sequence (seq2seq) 模型，顾名思义，其输入是一个序列，输出也是一个序列，例如输入是英文句子，输出则是翻译的中文。seq2seq 可以用在很多方面：机器翻译、QA 系统、文档摘要生成、Image Captioning (图片描述生成器)。2. 基本框架第一种结构[参考1]论文
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2024-08-24 11:28:38
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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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1.Embedding层的作用 以NLP词嵌入举例，Embedding层就是为了训练一个词嵌入矩阵出来，然后可以获得任意的一个词的词向量。 也就是说对于像一个句子样本X=[1,2,3] (1,2,3表示单词在词典中的索引)这样的输入可以先对它one-hot然后乘上词嵌入矩阵就可得到这个句子的词嵌入向量表示。要想得到好的词向量，我们需要训练的就是这个矩阵W(shape=(input_dim,o
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2024-05-08 19:33:13
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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
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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Transformertransformer是一个seq2seq模型（即输入一个序列，输出一个序列），最早被用于机器翻译，如下图： 而transfomer模型的结构则主要由encoder和decoder构成，如下图： 其中encoder与decoder的参数是独立训练的； 单个encoder和decoder内部的具体结构如下图：Encoder单个encoder主要由3部分组成：输入层，注意力机制层
读“放弃幻想，全面拥抱Transformer：自然语言处理三大特征抽取器（CNN/RNN/TF）比较”的笔记NLP的特征- 输入是个一维线性序列
- 输入不定长
- 单词相对位置
- 相距较远的单词特征需要联合背景，RNN的流行 NLP的输入往往是个不定长的线性序列句子，而RNN本身结构就是个可以接纳不定长输入的由前向后进行信息线性传导的网络结构，而在LSTM引入三个门后，对于捕获长距离特征也是非
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2024-07-09 06:29:06
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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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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
文章目录一、认识Transformer二、输入部分三、编码器部分3.1 掩码张量3.2 注意力机制3.3 多头注意力机制3.4 前馈全连接层3.5 规范化层3.6 残差连接3.7 编码器层3.8 编码器四、解码器部分4.1 解码器层4.2 解码器五、输出部分 参考资料：小破站最好的Transformer教程台大李宏毅21年机器学习课程 self-attention和transformer【Tra
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2024-04-19 15:44:41
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什么是Embedding？近年来，NLP自然语言处理、推荐系统，以及计算机视觉已成为目前工业界算法岗的主流方向，无论在哪个领域，对“Embedding”这个词概念的理解都是每个庞大知识体系的基石。今天我们就以诙谐生动的方式来理解一下这个看似高大上的名词吧。“Embedding”直译是嵌入式、嵌入层。看到这个翻译的时候是不是一脸懵圈？什么叫嵌入？意思是牢固地或深深地固定？那么它能把什么嵌入到什么呢？
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2024-02-22 23:13:42
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深度学习中Embedding层有什么用？ 这篇博客翻译自国外的深度学习系列文章的第四篇，想查看其他文章请点击下面的链接，人工翻译也是劳动，如果你觉得有用请打赏，转载请打赏:Setting up AWS & Image RecognitionConvolutional Neural NetworksMore on CNNs & Handling Overfitting在深度
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2024-05-27 20:21:19
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深入理解深度学习之 Embedding1. 从 one-hot 编码引入 Embedding在正式介绍 Embedding 之前，我们必须先理解它提出的背景，也就是说研究者提出 Embedding 是为了解决什么问题。首先我们有一个 one-hot 编码的概念。我们知道神经网络是不能处理字符数据的，所以在文本预处理中对一句话进行数值编码，比如对于一句话“我 从 哪 里 来 要 到 何 处 去”，我
2019年03月24日15:23:32更新： 由于图片经常显示不出来，本文最新链接请点击：://fuhailin.github.io/Embedding/ 博主所有博客写作平台已迁移至：://fuhailin.github.io/ ，欢迎收藏关注。这篇博客翻译自国外的深度学习系列文章的第四篇在深度学习实验中经常会遇Embedding层,然而网络上的介绍可谓是相当含糊。比
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2024-07-29 19:06:14
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与前馈神经网络、卷积神经网络等不同之处在于，RNN具有一定的记忆暂存功能，模拟了大脑的记忆性。具体来说，就是把之前的输入产生的影响量化后与当前输入一起传递到网络中训练。因此，RNN可以有效解决上下文相关场景下的问题，如自然语言处理等等。 RNN示意图及时间维度上的展开图如下： &nb
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2024-05-06 10:47:20
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一、背景 凑单作为购物券导购链路的一个重要环节，旨在帮助用户找到商品，达成某个满减门槛（比如满400减50），完成跨店凑单，完善购物券整个链路的体验。满减购物券作为大促中使用最广泛的一种营销手段，优势远大于红包、商品打折等优惠活动，它不仅能给用户带来切实的优惠，而且能让用户买的更多，提升客单价。凑单作为用券的重要链路，旨在帮助消费者找到能使用同门槛优惠券的商品。 今年凑单相比往年，有两个重大突
自从深度学习流行起来，embedding就成为深度学习推荐系统方向最火热的话题之一。什么是Embedding?简单来说Embedding就是用一个数值向量“表示”一个对象的方法，这里的对象可以是一个词、物品、也可以是一部电影等。但是“表示”这个词怎么理解呢？用一个向量表示一个物品，一个物品能被向量表示，是因为这个向量跟其他物品向量之间的距离反应了这个物品的相似性，也就是两个向量间的距离向量甚至能够
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2024-03-29 12:37:31
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在我进行深入探讨 Python 中的 embedding 层作用时，我发现这个主题不仅涉及到机器学习和深度学习中的嵌入技术，还与许多相关概念和背景交织在一起。因此，我决定将这次分享整理成一篇博文，以便更好地理解其背后的机制和应用。
### 协议背景
在深度学习的历史演变过程中，embedding 技术逐渐成为理解和处理高维数据的关键工具。尤其是在自然语言处理（NLP）和推荐系统中，嵌入层的作用
介绍em算法是一种迭代算法，用于含有隐变量的参数模型的最大似然估计或极大后验概率估计。EM算法，作为一个框架思想，它可以应用在很多领域，比如说数据聚类领域----模糊聚类的处理，待会儿也会给出一个这样的实现例子。EM算法原理EM算法从名称上就能看出他可以被分成2个部分，E-Step和M-Step。E-Step叫做期望化步骤，M-Step为最大化步骤。整体算法的步骤如下所示：1、初始化分布参数。2、
Graph Embedding 基本概念Graph Embedding 技术是一种将图的拓扑结构进行向量表示的方法，从而获取到网络关系信息，可应用于推荐等多种场景。计算节点在图中的空间特征的算法就是图嵌入(Graph Embedding)或网络嵌入(Network Embedding)。图嵌入的目标是将图中的节点表示为一个低维向量，该向量保留了节点在网络中的拓扑结构以及节点内部信息。通过这个表示向
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2024-05-27 23:29:51
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