继上文https://blog.csdn.net/weixin_42078618/article/details/82999906探讨了embedding层的降维效果,时隔一个月,分享一下嵌入层在NPL领域的巨大作用. 本文的发表建立在了解文本转向量(如one-hot)的用法的前提上. 首先,继续假设我们有一句话,叫“公主很漂亮”,如果我们使用one-hot编码,可能得到的编码如下: 公 [0 0 0 0 1]主 [0 0 0 1 0]很 [0 0 1 0 0]漂 [0 1 0 0 0] 亮 […

Embedding tflearn.layers.embedding_ops.embedding (incoming, input_dim, output_dim, validate_indices=False, weights_init='truncated_normal', trainable=True, restore=True, reuse=False, scope=None, name='Embedding') Embedding layer for a sequence of int…

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  来  要  到  何  处  去  ——>>>[0 1 2 3 4 5…

[阿里DIN] 从论文源码学习 之 embedding层如何自动更新 目录 [阿里DIN] 从论文源码学习 之 embedding层如何自动更新 0x00 摘要 0x01 DIN源码 1.1 问题 1.2 答案 0x02 原理 2.1 随机梯度下降SGD 2.2 反向传播 2.3 自动求导 0x03 优化器 3.1 Optimizer基类 3.2 反向传播过程 3.2.1 compute_gradients 3.2.2 gradients 3.2.3 apply_gradients 3.3 Ad…

最近看了吴恩达老师的深度学习课程,又看了python深度学习这本书,对深度学习有了大概的了解,但是在实战的时候, 还是会有一些细枝末节没有完全弄懂,这篇文章就用来总结一下用keras实现深度学习算法的时候一些我自己很容易搞错的点. 一.与序列文本有关 1.仅对序列文本进行one-hot编码 比如:使用路透社数据集(包含许多短新闻及其对应的主题,包括46个不同的主题,每个主题有至少10个样本) from keras.datasets import reuters (train_data,train…

keras.layers.embeddings.Embedding(input_dim, output_dim, embeddings_initializer='uniform', embeddings_regularizer=None, activity_regularizer=None, embeddings_constraint=None, mask_zero=False, input_length=None) 输入shape:形如(samples,sequence_length)的2D张…

示例解释: model = Sequential() model.add(Embedding(1000, 64, input_length=10)) #输入中的数值最大值是1000,输出的第三维度是64,输入的长度是10. keras.layers.Embedding(input_dim, output_dim, embeddings_initializer='uniform', embeddings_regularizer=None, activity_regularizer=None, em…

简介 初学者常常被"= =“和‘equals ’所折磨,为什么,因为他们的大概意思相同,都是比较两个对象是否相等,而又不搞不清他们的具体比较两个对象相等的原理是什么,所以经常搞混淆,接下来我们就去仔细的剖析他们,真正理解什么时候用”= =",什么时候用equals先统一看一下他们两个的区别,知道区别后再仔细研究他们的原理 区别: ==:它存在两个情况1.当他比较两个基本类型时,判断的时两个基本类型的类型和值是否相同2.当他比较两个引用类型是,判断的时两个引用类型的类型和地址是否相同 图…

UDP,全称User Datagram Protocol,用户数据报协议,是TCP/IP四层参考模型中传输层的一种面向报文的.无连接的.不能保证可靠的.无拥塞控制的协议.UDP协议因为传输效率高,常用于即时通信,比如视频/语音聊天,直播等. 1. UDP数据报的格式 用户数据报UDP有两个字段:数据字段和首部字段.首部字段很简单,只有8个字节,有四个字段组成,每个字段的长度都是两字节.各段意义如下: 源端口:源端口号.在需要对方回信时选用.不需要时可用全0. 目的端口:目的端口号.这在终点交付报…

1 背景 分布式系统绕不开的核心之一的就是数据缓存,有了缓存的支撑,系统的整体吞吐量会有很大的提升.通过使用缓存,我们把频繁查询的数据由磁盘调度到缓存中,保证数据的高效率读写. 当然,除了在内存内运行还远远不够,我们今天就以具有代表性的缓存中间件Redis为例子,分析下,它是如何达到飞起的效率. 2 Redis高效性能分析 Redis之所以能够提供超高的执行效率,主要从以下几个维度来实现的: 存储模式:基于内存实现,而非磁盘 数据结构:基于不同业务场景的高效数据结构 动态字符串(REDIS_ST…

[阿里DIN]从论文源码学习 之 embedding_lookup 目录 [阿里DIN]从论文源码学习 之 embedding_lookup 0x00 摘要 0x01 DIN代码 1.1 Embedding概念 1.2 在DIN中的使用 1.3 问题 0x02 相关概念 2.1 one-hot编码 2.2 转换 2.3 Embedding层 2.3.1 意义 2.3.2 常规作用 2.3.3 如何生成 2.4 Embedding与深度学习推荐系统的结合 2.4.1 重要性 2.4.2 预训练方法…

FNN模型:非端到端 输入 --> 特征onehot --->FM 模型--->输出每个特征权重及因子值  ----> 输入神经网络  ----> 输出每个预测值 此为一个embdding模型.其中的 fm模型实现了embedding过程.他将大量的onehot之后的特征缩短为少量特征.然后输入另一个模型中. NLP中的embedding:       https://www.cnblogs.com/bonelee/p/7904495.html 大量单词 ---> on…

这学期为数不多的精读论文中基本上都涉及到了Embedding这个概念,下面结合自己的理解和查阅的资料对这个概念进行一下梳理. ======================================================== 首先了解one-hot(独热)编码 在机器学习算法中,会遇到很多分类的特征,比如颜色中的红橙黄绿.国籍.性别等,这些特征值都是离散的,但是要用算法实现的话,要对这些特征进行特征数字化处理. 也就是对这些特征进行数字化编码,比如把颜色中的红橙黄绿对应为[0,1,…

手动创建Web项目 不借助集成开发工具IDE,直接手动创建一个Web项目,有助于理解Web项目的本质. 1.首先建立一个myweb文件夹(自己定义项目名). 2.然后可以建一个html文件(文件里面只写了个Hello World!),一个图片文件,一个WEB-INF文件夹(WEB-INF这个名称是JavaEE规范的,必须叫这个). 3.在WEB-INF文件夹下新建一个classes文件夹(这个文件夹存放编译的Java文件,名称也是JavaEE规范的),一个lib文件夹(用于放外部jar包,名称也…

写了这么多个 C# 项目,是否对项目文件 csproj 有一些了解呢?Visual Studio 是怎么让 csproj 中的内容正确显示出来的呢?更深入的,我能够自己扩展 csproj 的功能吗? 本文将直接从 csproj 文件格式的本质来看以上这些问题. 阅读本文,你将: 可以通读 csproj 文件,并说出其中每一行的含义 可以手工修改 csproj 文件,以实现你希望达到的高级功能(更高级的,可以开始写个工具自动完成这样的工作了) 理解新旧 csproj 文件的差异,不至于写工具解析和…

转载 https://zhuanlan.zhihu.com/p/49271699 首发于深度学习前沿笔记 写文章   从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史 张俊林 你所不知道的事 179 人赞了该文章 Bert最近很火,应该是最近最火爆的AI进展,网上的评价很高,那么Bert值得这么高的评价吗?我个人判断是值得.那为什么会有这么高的评价呢?是因为它有重大的理论或者模型创新吗?其实并没有,从模型创新角度看一般,创新不算大.但是架不住效果太好了,基本刷新了很…

对word2vec的理解及资料整理 无他,在网上看到好多对word2vec的介绍,当然也有写的比较认真的,但是自己学习过程中还是看了好多才明白,这里按照自己整理梳理一下资料,形成提纲以便学习. 介绍较好的文章: https://www.cnblogs.com/iloveai/p/word2vec.html http://www.dataguru.cn/article-13488-1.html http://mccormickml.com/2016/04/19/word2vec-tutorial-…

参考: http://www.sohu.com/a/206922947_390227 https://zhuanlan.zhihu.com/p/27830489 https://www.jianshu.com/p/0bb00eed9c63 https://www.baidu.com/link?url=CwDMHi72fOR8BzSlKAR0_01oYq-Jn79tNdrWrISguElN1w4Ng9DBZhihxCNjrWUBavktHOALF41rzvar191r4SlbKHO_EgiY_dm…

从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史 Bert最近很火,应该是最近最火爆的AI进展,网上的评价很高,那么Bert值得这么高的评价吗?我个人判断是值得.那为什么会有这么高的评价呢?是因为它有重大的理论或者模型创新吗?其实并没有,从模型创新角度看一般,创新不算大.但是架不住效果太好了,基本刷新了很多NLP的任务的最好性能,有些任务还被刷爆了,这个才是关键.另外一点是Bert具备广泛的通用性,就是说绝大部分NLP任务都可以采用类似的两阶段模式直接去提升效果,这…

nlp领域里,语义理解仍然是难题! 给你一篇文章或者一个句子,人们在理解这些句子时,头脑中会进行上下文的搜索和知识联想.通常情况下,人在理解语义时头脑中会搜寻与之相关的知识.知识图谱的创始人人为,构成这个世界的是实体,而不是字符串,这从根本上改变了过去搜索的体系.语义理解其实是基于知识,概念和这些概念间的关系.人们在解答问题时,往往会讲述与这个问题相关的知识,这是语义理解的过程.这种机制完全不同于人对图像或者语音的认识.CNN在图像或者语音领域取得成果是不足为奇的,因为生物学家已经对人脑神经元在…

词嵌入 word embedding embedding 嵌入 embedding: 嵌入, 在数学上表示一个映射f:x->y, 是将x所在的空间映射到y所在空间上去,并且在x空间中每一个x有y空间中唯一的y与其对应. 嵌入,也就是把x在y空间中找到一个位置嵌入,一个x嵌入为一个唯一的y. word embedding 词嵌入 也就是把当前预料文本库中每一个词语都嵌入到一个向量空间当中,并且每一个词语对应唯一的词向量,也就是词向量. 所以, one-hot也是word Embedding的一种实…

目录 目录 1. 为什么会出现图卷积神经网络? 2. 图卷积网络的两种理解方式 2.1 vertex domain(spatial domain):顶点域(空间域) 2.2 spectral domain:频域方法(谱方法) 3. 什么是拉普拉斯矩阵? 3.1 常用的几种拉普拉斯矩阵 普通形式的拉普拉斯矩阵 对称归一化的拉普拉斯矩阵(Symmetric normalized Laplacian) 随机游走归一化拉普拉斯矩阵(Random walk normalized Laplacian) 泛化…

预训练语言模型的前世今生 - 从Word Embedding到BERT 本篇文章共 24619 个词,一个字一个字手码的不容易,转载请标明出处:预训练语言模型的前世今生 - 从Word Embedding到BERT - 二十三岁的有德 目录 一.预训练 1.1 图像领域的预训练 1.2 预训练的思想 二.语言模型 2.1 统计语言模型 神经网络语言模型 三.词向量 3.1 独热(Onehot)编码 3.2 Word Embedding 四.Word2Vec 模型 五.自然语言处理的预训练模型 六…

目录 引言 概览 Token Embeddings 作用 实现 Segment Embeddings 作用 实现 Position Embeddings 作用 实现 合成表示 结论 参考文献 本文翻译自Why BERT has 3 Embedding Layers and Their Implementation Details 引言 ​ 本文将阐述BERT中嵌入层的实现细节,包括token embeddings.segment embeddings, 和position embeddings.…

在看keras文档embedding层的时候,不太理解其中的input_dim 和input_length 这两个参数,查阅了一下资料,记录下来. keras.layers.Embedding(input_dim, output_dim, embeddings_initializer='uniform', embeddings_regularizer=None, activity_regularizer=None, embeddings_constraint=None, mask_zero=Fa…

catalogue . 训练集 . 数据预处理 . 神经网络模型设计(对话集 <-> 问题集) . 神经网络模型设计(问题集 <-> 回答集) . RNN神经网络 . 训练 . 效果验证 1. 训练集 Mary moved to the bathroom. John went to the hallway. Where Daniel went back to the hallway. Sandra moved to the garden. Where John moved to t…

根据用户的一些特征数据,如果能推测出用户的性别借此提高产品的服务质量.广告的精准性等都是极好的. 机器学习方法有很多,而且一般都可以达到不错的效果,比如svm或神经网络等. 本文使用的代码参考——<TensorFlow练习18: 根据姓名判断性别> 但原文代码已经无法直接跑起来,对于最新的TensorFlow需要酌情调整部分参数和函数名等,根据报错调整即可比较容易,文末我也可以考虑放出自己的代码,看心情吧 O(∩_∩)O~ 下面我们开始一步步剖析原文中用到的word embedding方法:…

https://blog.csdn.net/mijiaoxiaosan/article/details/73251443 本文参考的原始论文地址:https://arxiv.org/abs/1706.03762 谷歌昨天在arxiv发了一篇论文名字教Attention Is All You Need,提出了一个只基于attention的结构来处理序列模型相关的问题,比如机器翻译.传统的神经机器翻译大都是利用RNN或者CNN来作为encoder-decoder的模型基础,而谷歌最新的只基于Atte…

DeepNLP的核心关键/NLP语言模型 /word embedding/word2vec Indexing: 〇.序 一.DeepNLP的核心关键:语言表示(Representation) 二.NLP词的表示方法类型 1.词的独热表示one-hot representation 2.词的分布式表示distributed representation 三.NLP语言模型 四.词的分布式表示 1. 基于矩阵的分布表示 2. 基于聚类的分布表示 3. 基于神经网络的分布表示,词嵌入( word em…

注:本文主要是在http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ 这篇文章的基础上理解写成,姑且也可以称作 The understanding of understanding LSTM network. 感谢此篇作者的无私分享和通俗精确的讲解. 一. RNN 说到LSTM,无可避免的首先要提到最简单最原始的RNN.在这一部分,我的目标只是理解“循环神经网络”中的‘循环’二字,不打算扔出任何公式,顺便一提曾经困惑过我的keras中…