第二部分 信息层第2章 二进制数值与计数系统2.1 数字与计算数字:抽象数学系统的一个单位，服从算术法则。自然数：0或通过在0上重复加1得到的任何数。负数：小于0的数，是在相应的正数前加上负号得到的数。整数：自然数、自然数的负数或0。有理数：整数或两个整数的商（不包括被0除的情况）。2.2位置计数法基数：记数系统的基本数值，规定了这个系统中使用的数字量和数位位置的值 计数系统的基数规定了这个系统中
转载
2024-04-26 17:12:25
32阅读
“万物皆可Embedding”现实生活或者比赛中，我们会经常见到表格数据，其中包含了各种类别特征。本文将简单介绍利用神经网络来表示类别特征的方法-Entity Embedding，这个方法首先出现在kaggle上的《Rossmann Store Sales》中的rank 3的解决方案
原创
2023-05-17 16:57:33
398阅读
# 实现 PyTorch Entity Embedding
## 介绍
在这篇文章中，我将向你展示如何在 PyTorch 中实现 Entity Embedding。Entity Embedding 是一种在神经网络中用于表示分类变量的方法，可以将高维的离散特征转换为低维稠密向量，从而更好地表示特征之间的关系。
## 流程概述
为了实现 PyTorch Entity Embedding，我们将按
原创
2024-04-27 05:34:57
20阅读
Word Embeding词嵌入Classical Representation: One-hot EncodingFrom One-hot to Distributed RepresentationStatic Word EmbeddingWord2VecWord Embedding by Matrix FactorizationGlove 语言数字化的这个过程叫做 Word Embeddi
转载
2024-04-03 15:50:23
32阅读
文章目录1. One-hot编码2. Embedding3. 语义理解中Embedding意义4. 文本评论（代码实验） 1. One-hot编码要知道embedding的作用，首先要了解独热编码（one-hot）。假设现在有如下对应关系： 那么，就可以用 [0，1，4] 来表示“我是猪”这句话。 而One-hot中只存在0和1，有多少个字要编码，one-hot一行的长度就为这么多。比如一个字典
转载
2024-03-17 09:24:45
118阅读
导读我们都知道在数据结构中，图是一种基础且常用的结构。现实世界中许多场景可以抽象为一种图结构，如社交网络，交通网络，电商网站中用户与物品的关系等。以躺平APP社区为例，它是“躺平”这个大生态中生活方式分享社区，分享生活分享家，努力打造社区交流、好物推荐与居家指南。用户在社区的所有行为：发布、点击、点赞、评论收藏等都可以抽象为网络关系图。因此Graph Embedding技术非常自然地成为学习社区中
转载
2024-05-10 07:19:20
79阅读
本文约4000字，建议阅读8分钟。本文介绍了医疗行业中的深度学习技术，主要从计算机视觉、自然语言处理、强化学习和通用方法这些方面入手。近日，来自斯坦福大学和 Google Research 的研究者对医疗领域中的深度学习应用进行了综述，并将研究文章发表在《Nature Medicine》上。本文从这些计算技术对关键医疗领域的影响，并探索了如何构建端到端系统。计算机视觉方面主要关注医疗成像，自然语言
在 NLP领域，word embedding 已经成为了众所周知的技术。在现实生活中 word embedding 已经拥有非常广泛的应用：语音助手、机器翻译、情感分析… 因为 word embedding 的特殊性，它几乎覆盖了所有 NLP 的应用。接下来说说 传统的 one-hot 编码开始，阐述其优劣，并延伸至 word embedding 技术和其优点人类可以很轻易地理解一个单
转载
2024-04-01 06:16:55
43阅读
相信大家想学python的小伙伴，在学python的过程中很难，我这里给大家分享一下 python到底该怎么学习：1.首先我们要了解python是什么：Python是一种[计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言，最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随]着版本的不断更新和语言新功能的添加，越来越多被用于独立的、大型项目的开发。也可以说python是一门胶水语言，也就是我们打LOL里
转载
2023-12-13 20:48:51
47阅读
特征提取微调首先要弄清楚一个概念：特征提取。 用于图像分类的卷积神经网络包括两部分：一系列的卷积层和池化层（卷积基） + 一个密集连接分类器。对于卷积神经网络而言，特征提取就是取出之前训练好的网络的卷积基，用新数据训练一个新的分类器。那么为什么要重复使用之前的卷积基，而要训练新的分类器呢？这是因为卷积基学到的东西更加通用，而分类器学到的东西则针对于模型训练的输出类别，并且密集连接层舍弃了空间信息。
转载
2024-03-31 10:29:34
212阅读
在web上除了JavaScript脚本外，还有各种各样的技术。例如，使用flash、Java applet和activeX等。这些嵌入式对象可以在不妨碍HTML的情况下，使网页变得更加生动。object嵌入式对象标记在HTML中可以使用<object>标记将对象嵌入到页面中。<object>标记可以编写在<head>标记或<body>标记内。在<
转载
2024-04-18 10:05:33
80阅读
Entity Bean 的基础理论1.1 什么是Entity Bean Entity Bean（实体Bean）是持久数据组件，代表存储在外部介质中的持久（Persistence）对象或者已有的企业应用系统资源。简单地讲，一个Entity Bean可以代表数据库中的一行记录，多个客户端应用能够以共享方式访问表示该数据库记录的Entity Bean。 &n
转载
2024-05-19 11:11:30
121阅读
POJO （Plain Ordinary Java Object）简单的Java对象，实际就是普通JavaBeans，是为了避免和EJB混淆所创造的简称。 其中有一些属性及其getter、setter方法的类，没有业务逻辑，有时可以作为VO（value-object）或DTO（Data Transfer Object）来使用。不允许有业务方法，也不能携带connection之类的方法，
转载
2023-11-02 21:28:22
84阅读
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
转载
2024-03-29 12:37:31
57阅读
Embedding是什么？字面上的意思是“表征”,那么实际上它蕴含了什么呢？从CNN开始回顾,CNN最开始处理的是图片信息。图片本身是由像素点构成的，每一个像素点，每个像素点代表了一种颜色，如果是灰度图，每个像素点是一个值；如果是rgb图，每一个点是一个三元向量（分别代表三原色）；那么一张图的所有像素点构成的像素矩阵，我们就看为这张图的特征，是一种直观的表现，然后对图片的像素矩阵进行卷积，再通过激
转载
2024-03-07 14:34:02
120阅读
是一种Java语言写成的可重用组件,它的方法命名，构造及行为必须符合特定的约定。（Plain Ordinary Java Object）:POJO就是一个简单的普通的Java对象，它不包含业务逻辑或持久逻辑等，但不是JavaBean、EntityBean等，不具有任何特殊角色和不继承或不实现任何其它Java框架的类或接口。 VO(Value Obj
转载
2023-12-03 07:43:59
77阅读
step1. one-hot encoding首先，根据上篇内容我们知道，单词可以利用one-hot encoding进行编码，假设编码如下：Key(word)Value(index)One-hot encodinglove1e1=[1,0,0,0,…,0]you2e2=[0,1,0,0,…,0],3e3=[0,0,1,0,…,0]him4e4=[0,0,0,1,…,0]another5……He6
转载
2024-08-15 10:21:45
146阅读
NLP入门之 通过 四大名著 学Embedding为什么会有embedding出现？这里我以自己搞图像分类的理解，来代入我们的nlp的Embedding。Word2Vecembedding的进入很难避开Word2Vec。Word2Vec是从大量文本语料中以无监督的方式学习语义知识的一种模型，它被大量地用在自然语言处理（NLP）中。那么它是如何帮助我们做自然语言处理呢？Word2Vec其实就是通过学
转载
2024-04-26 14:51:53
53阅读
