Embedding
TF-VAEGAN：添加潜在嵌入(Latent Embedding)的VAEGAN处理零样本学习
前面介绍了将VAE+GAN解决零样本学习的方法：f-VAEGAN-D2，这里继续讨论引入生成模型处理零样本学习（Zero-shot Learning, ZSL）问题。论文“Latent Embedding Feedback and Discriminative Features for Zero-S ......
tf.keras.layers.Embedding:
Turns positive integers(indexes) into dense vectors of fixed size. e.g. [[4], [20]] -> [[0.25, 0.1], [0.6, -0.2]] This layer can only be used on posit ......
Kernel Memory 入门系列： Embedding 简介
Kernel Memory 入门系列： Embedding 简介 在 RAG模式 其实留了一个问题。 我们对于的用户问题的理解和文档的检索并没有提供合适的方法。 当然我们可以通过相对比较传统的方法。 例如对用户的问题进行关键词提取，然后通过关键词检索文档。这样的话，就需要我们提前对文档做好相关关键词 ......
论文笔记: Attributed Graph Clustering: A Deep Attentional Embedding Approach
论文笔记: Attributed Graph Clustering: A Deep Attentional Embedding Approach 中文名称: 属性图聚类：一种深度注意力嵌入方法 论文链接: https://arxiv.org/abs/1906.06532 背景: 图聚类是发现网络 ......
多目标关键点检测Associative Embedding
前面介绍了单目标关键点检测网络 Stacked Hourglass Networks，如下图所示，一次只能检测出一个目标的关键点信息，但实际情况下一个场景出现多个目标的概率更大，所以原作者在Stacked Hourglass Networks的基础上提出了Associative Embedding， ......
【略读论文|时序知识图谱补全】Hierarchical Self-Atention Embedding for Temporal Knowledge Graph Completion
会议：WWW，时间：2023，学校：东北大学计算机与通信工程学院 摘要： 目前TKGC模型存在的问题：只考虑实体或关系的结构信息，而忽略了整个TKG的结构信息。此外，它们中的大多数通常将时间戳视为一般特征，不能利用时间戳的潜在时间序列信息。 本文的方法：一种基于自注意机制和历时嵌入技术的分层自注意嵌 ......
Embedding 模型收录
效果测评，非官方结果，仅供参考 text2vec-base-chinese 说明 关联模型 text2vec-large-chinese text2vec-base-chinese-paraphrase：https://huggingface.co/shibing624/text2vec-base- ......
使用Bert模型实现embedding嵌入
参考文献：保姆级教程，用PyTorch和BERT进行文本分类 - 知乎 (zhihu.com) 模型地址：https://huggingface.co/bert-base-cased from transformers import BertTokenizer, BertModel tokenize ......
embedding嵌入
自然语言处理领域中，"embedding"（嵌入）通常指将高维的数据映射到低维空间的过程。在自然语言处理中，最常见的是词嵌入（word embeddings） 发展 横向发展： Word Embedding到其他类型的Embedding： 最初，嵌入技术主要应用于自然语言处理中的Word Embed ......
Recurrent Marked Temporal Point Processes: Embedding Event History to Vector
目录概MotivationMarked Temporal Point Process代码 Du N., Dai H., Trivedi R., Upadhyay U., Gomez-Rodriguze M. and Song L. Recurrent marked temporal point pr ......
Rotary Position Embedding分析
1 旋转角度计算 计算公式如下，其中d为词嵌入维度， \[\theta_j=10000^{-2(j-1)/d},j\in [1,2,\ldots,d/2] \]# 计算词向量元素两两分组之后，每组元素对应的旋转角度 # 维度：[dim / 2] freqs = 1.0 / (theta ** (to ......
nn.Embedding torch.nn.Embedding
nn.Embedding torch.nn.Embedding 随机初始化词向量矩阵：这种方式很容易理解，就是使用self.embedding = torch.nn.Embedding(vocab_size, embed_dim)命令直接随机生成个初始化的词向量矩阵，此时的向量值符合正态分布N(0, ......
pytorch(9.7) keras-Embedding 嵌入层
https://www.tensorflow.org/text/guide/word_embeddings 将文本表示为数字 机器学习模型将向量（数字数组）作为输入。处理文本时，您必须做的第一件事是想出一种策略，将字符串转换为数字（或“矢量化”文本），然后再将其输入模型。 1独热编码 作为第一个想法 ......
Dual Graph enhanced Embedding Neural Network for CTR Prediction
目录概DG-ENN Guo W., Su R., Tan R., Guo H., Zhang Y., Liu Z., Tang R. and He X. Dual graph enhanced embedding neural network for ctr prediction. KDD, 202 ......
论文阅读：A Lightweight Knowledge Graph Embedding Framework for Efficient Inference and Storage
ABSTRACT 现存的KGE方法无法适用于大规模的图（由于存储和推理效率的限制） 作者提出了一种LightKG框架： 自动的推断出码本codebooks和码字codewords，为每个实体生成合适的embedding。 同时，框架中包含残差模块来实现码本的多样性，并且包含连续函数来近似的实现码字的 ......
[论文阅读] Anomaly detection via reverse distillation from one-class embedding
Anomaly detection via reverse distillation from one-class embedding Introduction 在知识蒸馏（KD）中，知识是在教师-学生（T-S）对中传递的。在无监督异常检测的背景下，由于学生在训练过程中只接触到正常样本，所以当查询是 ......
embedding是什么
部分内容参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/164502624 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。 “Embedding”直译是嵌入式、 ......
论文解读（PERL）《PERL: Pivot-based Domain Adaptation for Pre-trained Deep Contextualized Embedding Models》
Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ] 论文信息 论文标题：PERL: Pivot-based Domain Adaptation for Pre-trained Deep Contextualized Embedding Models论文作者：Eyal Ben-D ......
GNN学习 Knowledge Graph Embedding(更新中)
# GNN学习 Knowledge Graph Embedding 前面提到的方法都是只有一种边的类型，接下来要扩展到有向，多种边的类型的图上，即异质图(heterogeneous graph) 异质图有这样的几种类型： + Relational GCNs + Knowledge Graphs + ......
聊聊Embedding(嵌入向量)
摘要自《深入浅出Embedding》一问。具体详细内容请移步该书。 ## 概述 简单来说，嵌入是用向量表示一个物体，这个物体可以是一个单词、一条语句、一个序列、一件商品、一个动作、一本书、一部电影等，可以说嵌入(Embedding)涉及机器学习、深度学习的绝大部分对象。这些对象是机器学习和深度学习中 ......
Pytorch中使用Embedding报错'IndexError'的解决方法
# 简介 Pytorch中`nn.Embedding`为针对词向量的层，其用来实现词与词向量的映射。其调用形式如下 ```python nn.Embedding( num_embeddings: int, embedding_dim: int, padding_idx: int | None = N ......
Huggingface | 修改模型的embedding
**目标：** 在NLP领域，基于公开语料的预训练模型，在专业领域迁移时，会遇到专业领域词汇不在词汇表的问题，本文介绍如何添加专有名词到预训练模型。 NLP的处理流程： 1. 对输入的句子进行分词，得到词语及下标 2. 通过embedding层获得词语对应的embedding 3. embeddin ......
【d2l】【常见函数】【9】 nn.Embedding()
**将输入的序列转换词向量** 转载：https://www.jianshu.com/p/63e7acc5e890 ,本帖仅用于学习，**请给原博主点赞** 参考：https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.Embedding.html ## ......
Introduction to Embedding for Retrieval 向量化召回简介
# 引言 搜广推类似场景都是retrieval + ranking两阶段方式，前者用从海量候选粗选一轮，后者再用负载模型，是效果、延迟和机器资源的trade-off的产物。 retrieval广泛使用embedding + ANN方案，比起invert index 个性化更强。 # embeddin ......
Embedding into a shared library fails-- c++ import numpy异常
rb report at bugs.python.orgWed Nov 26 10:13:39 CET 2008 Previous message: [New-bugs-announce] [issue4433] _ctypes.COMError crash Next message: [New-b ......
【转】一文看懂 LLaMA 中的旋转式位置编码（Rotary Position Embedding）
原文：https://mp.weixin.qq.com/s/0peSNWN0ypMopPR0Q_pujQ  ......
4.5 Unsupervised Learning: Word Embedding
# 1. Introduction(引入) 词嵌入(word embedding)是降维算法(Dimension Reduction)的典型应用. 最经典的做法就是1-of-N Encoding,它指的就是每一个字都是以向量来表示,只有在自己所属的那个字词索引上为1,其余为0,因此如果世界上的英文字 ......
快速理解OpenAI的fine-tune和Embedding
OpenAI 提供了两项基于 GPT-3 模型的能力： fine-tune 微调 embedding 嵌入 fine-tune 一般称之为微调。 模型底层更通用，顶层更垂直，fine-tune 的原理是在不改动（或不能改动）预训练模型的基础上，在模型「顶层」增加分类器或一些特征映射，使微调后的模型能 ......
如何高效地使用text-embedding-ada-002接口
1. 使用 Batch 进行 Embedding：由于在使用嵌入模型时，前向传播可以一次性处理多个样本，因此可以尝试使用 Batch 在一次请求中处理多个文本样本。Batch 大小可以根据具体的情况进行调整，并根据服务器的性能和配置进行优化。通常来说，适当增大 Batch 大小可以提高模型的处理效率 ......