神经网络中的数值特征Embedding化方法No EmbeddingField EmbeddingDiscretizationAutoDisMeta-EmbeddingsAutomatic DiscretizationAggregation Function 今天刷到了一篇华为诺亚方舟实验室发表在KDD 2021上的工作，论文标题《An Embedding Learning Framework
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2024-09-26 19:10:01
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设计内容 1、通讯录是一个简易的管理软件，管理所有联系人的通讯纪录（电话，e-mail）。 2、使用文件存取 1）、使用文件存储通讯录 2）、可以不保存新输入的纪录，但需要确认是否保存输入纪录 3）、如果已经有文件，只能在其后追加 3、联系人的分组管理 可以把联系人分为以下几组：亲戚，同学，朋友，工作，普通，其他等类型，存储联系人通讯纪录时需选择适当的分组。 4、通讯录的显示 1）、系统开启后默认
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2024-03-28 10:34:50
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学习 Transformer 该从那里起步呢？首先，当然是膜拜CV大佬，向大佬学习，这位大佬分析细致入理，写文幽默风趣，本文也是从这位大佬这里搬过来的（侵删）。这是大佬的知乎号：目录1. One-Hot Encoding2. Word Embedding3. Position Embedding为何使用三角函数呢？为何使用这种方式编码能够代表不同位置信息呢？End去繁就简，咱们直接开始！1. On
lucene的词向量即TermVectors记录的是每篇文档每个字段每个词的词频、位置、字符偏移量、payload信息，与数据域的存储有着相似的实现思路同样由两个文件组成，一个是数据文件采用分片压缩存储的方式文件后缀名是tvd，另一个是索引文件用于随机获取某个文档某个字段的词向量信息文件后缀名为tvx。在写入向量文件数据的时候同样是按照（数量达到一定阈值或者占用空间达到一定阈值）后批量写入的，
一、词汇表达1. 编码①独热编码 | one-hot representation独热编码是指在向量中用一个位置来代表一个词one-hot 的缺点如下：无法表达词语之间的关系而且这种过于稀疏的向量，导致计算和存储的效率都不高②词嵌入 | word embedding词嵌入是指用多个特征来表示一个词，而这多个特征也就形成了一个空间（维数为特征的数量），所以就相当于将该词（多维向量）嵌入到了所属空间中
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2024-05-02 17:30:07
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其实Embedding技术发展相对比较早，随着深度学习框架的发展，如tensorflow，pytorch，Embedding技术显得越来越重要，特别在NLP和推荐系统领域应用最为广泛。下面主要讲讲我认识的Embedding技术。本文目录：一、Embedding技术发展时间轴关键点二、word2vec补充：fastText算法三、Item2Vec四、Youtube基于Embedding的召回算法五、
提起Embedding,就不得不提Word2vec,它不仅让词向量在自然语言处理领域再度流行，更为关键的是，自2013年谷歌提出Word2vec以来，Embedding 技术从自然语言处理领域推广到广告、搜索、图像、推荐等深度学习应用领域， 成了深度学习知识框架中不可或缺的技术点。作为经典的Embedding方法，熟悉 Word2vec对于理解之后所有的Embedding相关技术和概念至关重要。什
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2024-04-12 10:28:02
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①可以类比一下之前自己做的一个例子：在最初将单词编码的时候，我们使用的直接是one-hot向量的方式来进行编码的，非常简单粗暴的一种方式（根据单词在语料库中的索引，作为对应单词的词向量的对应值，这个其实是非常不好的一种方式，因为没有充分体现各个词在语义上的联系），所以会需要使用词向量的方式来“描述”不同的单词。②这里的embedding的概念，本意是一种嵌入，也可以理解成是一种映射，说白了就是一种
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2024-08-28 16:03:26
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文章目录什么是 Word2vec？Word2vec 的样本是怎么生成的？Word2vec 模型的结构是什么样的？怎样把词向量从 Word2vec 模型中提取出来？Word2vec 对 Embedding 技术的奠基性意义Item2Vec：Word2vec 方法的推广Word2vec代码实现 提到 Embedding，就一定要深入讲解一下 Word2vec。它不仅让词向量在自然语言处理领域再度流
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2024-06-07 16:34:26
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bert结构bert模型可以看做transformer的编码器embedding = 词embedding + 位置embedding+句子embedding(辅助分句)bert的位置embedding是学习得来的 原始bert的模型结构 基本模型（BERTBASE）使用12层（Transformer编码器块），768个隐藏单元（隐藏大小）和12个自注意头。1.1亿个参数大模型
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2024-04-10 15:56:36
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下载好安装包后，解压安装。在第一打开时肯能会出现需要注册码，此时，在弹出的对话框中选择“Demo”即可。那么就可以得到如下的操作界面。图1案例1：对于简答的线性问题的求解图2如图2所示，是一个简单的线性问题。根据限制条件，求解2x1+3x2的最小值。在图1代码区输入以下代码：min=2*x1+3*x2;
x1+x2>=350;
x1>=100;
2*x1+x2<=600;第1
需要掌握MATLAB语言中特殊矩阵MATLAB语言中矩阵的变幻MATLAB语言矩阵如何求值MATLAB语言中特征值与特征向量MATLAB语言中稀疏矩阵2.1 特殊矩阵如何建立矩阵？逐个按行的顺序，输入矩阵的各个元素，全部元素用中括号括起来，同一行的元素用，或者空格分隔，不同行的元素之间用分号（；）分隔。l 通用性的特殊矩阵——0矩阵，1矩阵，单位矩阵等等l 用于
1. 主键（ id ）的主键生成策略有如下几种：1) assigned主键由外部程序负责生成，在 save() 之前指定。2) hilo通过 hi/lo 算法实现的主键生成机制，需要额外的数据库表或字段提供高位值来源。3) seqhilo与 hilo 类似，通过 hi/lo 算法实现的主键生成机制，需要数据库中的 Sequence，适用于支持 Sequence
1、DIM层概述1.1、DIM定义DIM：维表的公共层，贯穿数据模型的各个层次（1）贯穿数据模型的各个层次，保留业务过程中的实体信息（2）用来关联事实表将数据宽表化1.2、DIM数据组成DIM：存放维度数据&基础数据（1）维度数据：一般指一些业务状态，代码的解释表（即码表）（2）基础数据：存储业务需要关联的基础数据2、DIM层数据规范2.1、DIM数据规范（1）最基础要求：不同字段的含义必
目录下载eeglab配置eeglab下载eeglab1.在eeglab官网,如下图，在红框中有Download EEGLAB选项，点击该选项。2.点击Download选项后，出现如下页面，需要填写一些信息。3.提交信息后出现如下页面：4.下载最新版eeglab（我已安装matlab）。下载文件名为：eeglab_current.zip配置eeglab1、将下载好的eeglab工具包进行解压，将解压
论文阅读笔记——Graph Embedding Techniques,Applications, and Performance:A survey摘要：本文对嵌入任务进行了一个介绍，将图嵌入的方法分为了以下三类：因式分解、随机游走以及深度学习，对这些方法分别进行了介绍并提供了代表性算法的实例、分析了其在各种任务上的性能。1. 图分析任务分类及其实现方法：2. 获得图的每个节点的向量表示面临的挑战：
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2024-09-25 14:46:41
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深度学习keras框架中的Embedding是一种用在在深度学习模型中把原始文本中的单词与向量相关联常用方法，在介绍Embedding之前，先了解以下几个概念：数值张量深度学习模型在处理文本数据时不会直接把原始文本数据作为输入，它只能处理数值张量。文本向量化文本向量化就是把文本数据转化成数值张量的过程，实现方法多是把文本分割成单词或者字符，再把单词或字符转换为一个向量。标记将文本分解而成的单词或字
LLM大语言模型 一般训练过程Step 1.预训练阶段大模型首先在大量的无标签数据上进行训练，预训练的最终目的是让模型学习到语言的统计规律和一般知识。在这个过程中模型能够学习到词语的语义、句子的语法结构、以及文本的一般知识和上下文信息。需要注意的是，预训练本质上是一个无监督学习过程;得到预训练模型(Pretrained Model)， 也被称为基座模型(Base Model)，模型具备通用的预测能
图像中的Pretraning往往是在大规模图像集上进行训练后，再在特定的任务上进行fine-turning。而nlp领域的fine-turning就是word embedding了。而词嵌入（例如word2vec，GloVe）通常是在一个较大的语料库上利用词的共现统计预训练得到的。例如king和queen上下文时常相同或相似，所以词向量相似，在向量空间中词距离很近。但是word2vec在训练完毕
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2024-09-30 13:39:20
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Bert 家族系列模型Q&A
BERT家族-预训练模型 Q&A文章分为三个Q&A部分：什么是 pre-train 模型？如何 fine-tune？如何 pre-train？1. 什么是pre-train 模型Q1：预训练模型有什么作用为每个 token 都产生一个表示其信息的 embedding vectorQ2：之前获取 emb
