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Linux
embedding
论文阅读“ZINB-based Graph
Embedding
Autoencoder for Single-cell RNA-seq Interpretations”
YuZ,LuY,WangY,etal.ZINB-basedGraph
Embedding
AutoencoderforSingle-cellRNA-seqInterpretations.AAAI2022.摘要导读单细胞
掉了西红柿皮_Kee
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2023-11-22 03:22
传统词嵌入方法的千层套路
词嵌入word
embedding
也叫文本向量化/文本表征。本文将介绍几种流行的传统词嵌入方法。
诸神缄默不语
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2023-11-22 02:55
人工智能学习笔记
NLP
自然语言处理
文本表征
词嵌入
表示学习
词袋模型
TF-IDF
tokenizers models模块
模块概述在NLP处理中,分词的目标就是是把输入的文本流,切分成一个个子串,每个子串相对有完整的语义,便于学习
embedding
表达和后续模型的使用。
不负韶华ღ
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2023-11-21 23:59
#
transformers
transformer
DGL_图的创建、保存、加载
dgl.DGLGraph()g1.add_nodes(3)g1.add_edges([0,0,0,1,1,2],[0,1,2,1,2,2])g1.ndata["x"]=th.ones(3,5)#3个节点的
embedding
g1
cici_iii
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2023-11-21 11:53
DGL
数据挖掘
Transformer详解一:transformer的由来和先导知识
目录参考资料前言一、预训练二、神经网络语言模型(NNLM):预测下一个词one-hot编码的缺陷词向量(word
embedding
)三、Word2Vec模型:得到词向量CBOWSkip-gramWord2Vec
好喜欢吃红柚子
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2023-11-21 10:53
transformer
深度学习
人工智能
机器学习
神经网络
python
词向量笔记
一、词向量的世界排名比赛MTEBMTEB:MassiveText
Embedding
Benchmark二、词向量的维数词向量的维数d1一般取20~500之间
hit56实验室
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2023-11-21 07:54
人工智能
Kepserver OPC_UA连接
OPC全称是OLE(ObjectLinkingand
Embedding
)forProcessControl。
铁山树
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2023-11-21 01:43
工业控制
网络
电脑
服务器
GCN学习笔记_01
首先就需要进行
embedding
输出结果:点分类回归、边分类回归、图的分类回归1.2表示图的方法n*n的关系:邻接矩阵表示谁与谁的关系,怎么相连的,即邻居之间的关系邻接矩阵的保存其实不是N*N的,而是Source
自在犹仙
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2023-11-20 11:31
GNN
人工智能
python
深度学习
【腾讯云云上实验室-向量数据库】探索腾讯云向量数据库:全方位管理与高效利用多维向量数据的引领者
目录前言1腾讯云向量数据库介绍2向量数据库信息及设置2.1向量数据库实例信息2.2实例监控2.3密钥管理2.4安全组2.5
Embedding
2.6可视化界面3可视化界面4
Embedding
4.1
embedding
_coll
cooldream2009
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2023-11-20 11:31
腾讯云
数据库
云计算
向量数据库
embedding
【论文笔记】SimplE
Embedding
for Link Prediction in Knowledge Graphs
摘要张量因子分解方法已被证明对此类链路预测问题很有前途。1927年提出的正则多元分解(CP)是最早的张量分解方法之一。CP通常在链路预测方面表现不佳,因为它为每个实体学习两个独立的嵌入向量,而它们实际上是并列的。我们提出了一个简单的CP增强(我们称之为SimplE),允许独立地学习每个实体的两个嵌入。背景一种张量因子分解方法是正则多变量(CP)分解。该方法为每个关系学习一个嵌入向量,为每个实体学习
CodingJazz
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2023-11-20 08:16
人工智能
机器学习
知识图谱
【论文笔记】Holographic
embedding
s of knowledge graphs
github代码摘要提出全息嵌入(HOLE)来学习整个知识图的组合向量空间表示。背景现有的能够捕获关系数据中丰富交互的嵌入模型通常在可伸缩性方面受到限制。反之亦然,可以有效计算的模型通常表达能力要低得多。1.本文引入全息嵌入(HOLE),它使用实体嵌入(向量表示)的循环关联来创建二进制关系数据的组合表示。通过使用相关性作为组合运算符,HOLE可以捕获丰富的交互,但同时保持计算效率高、易于训练、可扩
CodingJazz
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2023-11-20 08:15
人工智能
【论文笔记】Relation
Embedding
with Dihedral Group in Knowledge Graph
摘要提出了一个新的模型称为二面体,以二面体对称群命名。这种新模型学习知识图嵌入,可以自然地捕获关系组合。此外,我们的方法对离散值参数化的关系嵌入进行建模,从而大大减少了解空间。背景关系组合的一个关键特性是,在许多情况下,它可以是非交换的。例如,在的父母和配偶之间交换顺序将导致完全不同的关系(父母与法律中的父母)。我们认为,为了在链接预测任务中学习关系组合,这种非交换属性应该被显式地建模。在本文中,
CodingJazz
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2023-11-20 08:15
人工智能
机器学习
知识图谱
【论文笔记】
EMBEDDING
ENTITIES AND RELATIONS FOR LEARN-ING AND INFERENCE IN KNOWLEDGE BASES
摘要提出了一个准确率更高的双线性公式,一个利用学习到的关系嵌入来挖掘逻辑规则的方法。背景在可扩展到大型知识库的关系学习方法上有张量因子分解和基于神经嵌入的模型两种流行的方法。它们学习使用实体与关系的低维来表示编码关系。本文重点研究了基于能量目标的神经嵌入模型。最近的嵌入模型TransE比RESCAL等张量因子分解方法预测性能更好。本文贡献:(1)提出了一个通用的多关系学习框架,该框架统一了过去开发
CodingJazz
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2023-11-20 08:45
人工智能
Attentron:few-shot text-to-Speech Utilizing Attemtio-based Variabl-length
Embedding
论文阅读
摘要:提出attentron,一个少样本的语音合成模型用于克隆在训练过程中未出现的说话人的声音。这里引入了两个用于不同目的的特殊编码器。一个微调的编码器通过注意力机制来提取变长的风格信息,一个粗调的编码器用于提高语音合成的稳定性,避免了在合成未见过说话人的语音时产生胡言乱语。此外,模型还能扩展到任意长度的参考音频以此来改善合成语音的质量。关键词:少样本,语音合成,多说话人模型,说话人编码介绍少样本
JanettaC
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2023-11-20 07:35
论文阅读
理解 Word2Vec 之 Skip-Gram 模型
目录Word2Vec之Skip-Gram模型1什么是Word2Vec和
Embedding
s?
知更鸟女孩
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2023-11-20 06:56
NLP自然语言处理
斯坦福深度自然语言处理课
skip-gram
word2vec
embedding
word
vector
一文看懂Word2Vec
对于只与0/1打交道的机器来说,他们无法理解单词的实际含义,因此我们需要将单词变为数字,这样才能进行后续的分析计算,而这个过程我们称之为word
embedding
。
ando_ando
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2023-11-20 06:21
word2vec
人工智能
自然语言处理
一文了解Word2vec 阐述训练流程
一文了解Word2vec阐述训练流程个性嵌入(Personality
Embedding
s)词嵌入(Word
Embedding
s)嵌入向量效果分析语言模型模型介绍模型训练Word2vec训练方法CBOW方法
征途黯然.
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2023-11-20 06:48
自然语言处理
word2vec
CBOW
Skip-gram
什么是
Embedding
?
转自:一文读懂
Embedding
的概念,以及它和深度学习的关系近年来,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
靓仔写sql
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2023-11-20 03:48
深度学习
embedding
【Segment Anything Model】十(2):利用SAM做分类任务,方法二,SAM的image_encoder部分进行特,将SAM提取到的Image
Embedding
插入到vgg网络中
博主微信cvxiayixiao【SegmentAnythingModel】计算机视觉检测分割任务专栏。链接【公开数据集预处理】特别是医疗公开数据集的接受和预处理,提供代码讲解。链接【opencv+图像处理】opencv代码库讲解,结合图像处理知识,不仅仅是调库。链接本篇分为两小节:【SegmentAnythingModel】九(1)介绍加载vgg16网络的预训练权重,并利用其主干部分进行特征提取,
cv夏一笑
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2023-11-19 21:54
seg模型
分类
SAM
开源项目有代码
人工智能
特征融合
【Segment Anything Model】十(1):利用SAM做分类任务,方法二,不放过SAM强大特征提取能力,将SAM提取到的Image
Embedding
插入到其他cnn网络中
博主微信cvxiayixiao【SegmentAnythingModel】计算机视觉检测分割任务专栏。链接【公开数据集预处理】特别是医疗公开数据集的接受和预处理,提供代码讲解。链接【opencv+图像处理】opencv代码库讲解,结合图像处理知识,不仅仅是调库。链接本篇分为两小节:【SegmentAnythingModel】九(1)介绍加载vgg16网络的预训练权重,并利用其主干部分进行特征提取,
cv夏一笑
·
2023-11-19 21:53
seg模型
cnn
人工智能
SAM源码
vgg16
cnn+transformer
【论文阅读】Swin Transformer
Embedding
UNet用于遥感图像语义分割
【论文阅读】SwinTransformer
Embedding
UNet用于遥感图像语义分割文章目录【论文阅读】SwinTransformer
Embedding
UNet用于遥感图像语义分割一、相应介绍二、相关工作
川川子溢
·
2023-11-19 20:57
论文阅读
transformer
深度学习
pytorch
文本向量化与文本处理(含详细代码)
提示:本文的数据集是IMDB数据集文章目录前言文本向量化one-hot编码单词级的one-hot编码示例字符级的one-hot编码示例使用keras实现单词级的one-hot编码词嵌入编码使用
Embedding
Dream_Bri
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2023-11-19 20:22
python
自然语言处理
深度学习
Milvus向量数据库
Milvusvectordatabase第一章Milvus概述Milvus创建于2019年,唯一的目标是:存储、索引和管理由深度神经网络和其他机器学习(ML)模型生成的大量嵌入向量
embedding
vectors
PinkHub
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2023-11-19 19:33
milvus
数据库
深度学习
词向量
随着大模型中数据局限问题的严峻化,向量数据库应运而生
向量数据库与亚马逊大模型什么是向量数据库向量嵌入(vector
embedding
)已经无处不在。它们构成了许多机器学习和深度学习算法的基础,被广泛运用于各种应用,从搜索引擎到智能助手再到推荐系统等。
_苏沐
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2023-11-19 19:03
数据库
数据库
大模型
亚马逊
向量数据库
深度学习中,
embedding
如何理解?
深度学习中,
embedding
如何理解?
诸葛日天博士
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2023-11-19 17:20
神经网络
深度学习
深度学习:NLP之词嵌入(Word
Embedding
)
文章目录词嵌入简介学习算法朴素算法Word2vecskip-gram模型负采样法应用情感分类词嵌入简介在RNN中,我们了解到一种用向量表示单词方法——独热表示法。用一个与词典等长的列向量,只有与该单词在字典中的索引位置对应的地方值为1,其余值皆为0.这样的作法带来了一个弊端,那就是所有词的向量都是相互正交的,网络没有近义词或者同义词的概念。而如果我们能用更高维的特征来描述这些词汇,如形容词、颜色、
ShadyPi
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2023-11-19 17:09
深度学习与神经网络
自然语言处理
深度学习
人工智能
深度学习:到底怎么理解
embedding
深度学习:到底怎么理解
embedding
注意到
embedding
这个词,很大可能是在进行时间序列上的处理过程中遇到的,遇到的时间序列模型中,很大部分需要用到
embedding
过程,同时在看相关的程序代码的时候看到模型的结构设计中设计到
一支绝命钩
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2023-11-19 17:06
问题经验分享
深度学习
深度学习
embedding
人工智能
论文阅读:JINA
EMBEDDING
S: A Novel Set of High-Performance Sentence
Embedding
Models
AbstractJINAEMBEDINGS构成了一组高性能的句子嵌入模型,擅长将文本输入转换为数字表示,捕捉文本的语义。这些模型在密集检索和语义文本相似性等应用中表现出色。文章详细介绍了JINAEMBEDINGS的开发,从创建高质量的成对(pairwise)和三元组数据集(tripletdatasets)开始。它强调了数据清理在数据集准备中的关键作用,深入了解了模型训练过程,并使用MassiveT
comli_cn
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2023-11-19 17:50
LLMs
论文阅读
jina
embedding
Arxiv网络科学论文摘要6篇(2020-12-11)
Gromov-Wasserstein重心学习石墨烯;关于COVID-19的推文中的用户问题:探索性研究;社交媒体警报可以改善,但不能替代洪水预报的水文模型;通过互信息最大化进行二部图嵌入原文标题:BipartiteGraph
Embedding
viaMutualInformation
ComplexLY
·
2023-11-19 14:02
《向量数据库指南》——TruLens + Milvus Cloud构建RAG深入了解性能
Embedding
模型text-
embedding
-ada-002在准确性(0.72,平均0.60)和答案相关度(0.82,平均0.62)上优于MiniLM
Embedding
模型。
LCHub低代码社区
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2023-11-19 10:20
《向量数据库指南》
langchain
人工智能
向量数据库
Milvus
Milvus
Cloud
从深度学习的角度看矩阵分解:NeuralCF
矩阵分解技术是将协同过滤的共现矩阵分解为user矩阵与item矩阵乘积的形式,其中user矩阵中的user向量可以看做是每个user的
embedding
,而item矩阵中每个item向量可以看作是每个item
金色暗影
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2023-11-19 10:11
SELF-AUGMENTED MULTI-MODAL FEATURE
EMBEDDING
two
embedding
sforg_{org}organdfaug_{aug}augarecombinedusingagatingmechanism作者未提供代码
宇来风满楼
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2023-11-19 08:06
embedding
算法
深度学习
人工智能
机器学习
神经网络
如何利用 instructor 提高 RAG 的准确性和召回率
本文首发于博客LLM应用开发实践RAG(RetrievalAugmentedGeneration)是一种检索增强生成技术,它利用大型语言模型来处理用户查询,RAG技术的主要组成包括数据提取—
embedding
骑猪兜风233
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2023-11-19 06:11
LLM应用构建实践笔记
大语言模型开发者教程
AI编程
人工智能
文心一言
语言模型
自然语言处理
知识图谱
DALL·E
2
Keras+tensorflow-gpu环境安装
importtensorflowastfimportpandasaspdimportnumpyasnpimportkerasfromkeras.modelsimportModelfromkeras.layersimportInput,Flatten,Dense,Conv1D,Conv2D,MaxPool2D,Dropoutfromkeras.layersimport
Embedding
和小胖1122
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2023-11-18 20:13
keras
tensorflow
python
【深度学习】Sentence
Embedding
-BERT-Flow
前言字节的AILab2020年发表在EMNLP上的一篇文章《OntheSentence
Embedding
sfromPre-trainedLanguageModels》,针对语义文本相似任务(STS),论文中提出的基于流式生成模型
DonngZH
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2023-11-17 18:09
深度学习
人工智能
深度学习
bert
人工智能
1024程序员节
网络嵌入综述
用Item2vec或Airbnb
embedding
的方法,Word2vec模型可以直接在这些序列信息上对节点进行嵌入学习。
stay_foolish12
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2023-11-17 14:22
python
embedding
的综述
0【自然语言处理】Word2Vec词向量模型详解+Python代码实战1一文读懂
Embedding
的概念,以及它和深度学习的关系one-hot变成地位稠密的向量,降维什么是词嵌入:讲词汇表中的词或者词语映射成固定长度的向量
stay_foolish12
·
2023-11-17 14:52
embedding
【论文】P-Tuning v2: Prompt Tuning Can Be Comparable to Fine-tuning Universally Across Scales and Tasks
有效性可能只能局限在一些特定的任务中1.2当前方法的改进如上图所示,不同层中的promote被添加为前缀令牌1.3优化与实现
embedding
VSMLP重参数化作者的观点是:它的有用性取决于任务和数据集
weixin_50862344
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2023-11-17 05:01
prompt
【论文解读】GPT Understands, Too
1.1P-tuning区别于之前的工作,这篇工作认为promote可以在句子中的任意位置起到作用,可以将它们插入上下文或目标中上图中,左图是不使用任何操作,右图是选择在居首和目标前插入promote的
embedding
weixin_50862344
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2023-11-17 04:16
gpt
人工智能
深度学习
NEFTune: 通过简单的噪声提升指令精调效果
NEFTune指的是Noise
Embedding
Finetuning(噪声嵌入精调),提出自论文:NEFTune:NOISY
EMBEDDING
SIMPROVEINSTRUCTIONFINETUNING。
从流域到海域
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2023-11-17 03:02
大语言模型
自然语言处理
大模型
【AI视野·今日Sound 声学论文速览 第三十五期】Fri, 27 Oct 2023
声学论文速览Fri,27Oct2023Totally8papers上期速览✈更多精彩请移步主页DailySoundPapersControllableGenerationofArtificialSpeaker
Embedding
sthroughDiscoveryofPrincipalDirectionsAuthorsFlorianLux
hitrjj
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2023-11-16 23:44
audio
Sound
Papers
人工智能
声学嵌入
语音表示
智能音频
计算机声学
自动声学处理
单词故事嵌入:通过自然语言处理解开叙事
在研究人员和数据科学家可以使用的众多工具和技术中,“WordStory
Embedding
s”作为一种创新且有前景的方法脱颖而出。
无水先生
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2023-11-16 13:41
NLP高级和ChatGPT
人工智能
前端
自然语言处理
人工智能
nn.
Embedding
()的原理
nn.
Embedding
()的原理:定义一个
Embedding
:
embedding
s=nn.
Embedding
(num_
embedding
s=10,
embedding
_dim=3)vocab_size:
LSCBAiotAigc
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2023-11-16 11:01
python
人工智能
embedding
深度学习
人工智能
BES 在大规模向量数据库场景的探索和实践
通过
Embedding
技术,可以将图像、声音、文本等数据的特征提取出来,用向量的形式表达。而向量之间的距离,表达了原始数据之间特征的相似程度。因此,可以将
百度Geek说
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2023-11-16 11:55
数据库
使用Kohya_ss训练Stable Diffusion Lora
TextualInversion(也称为
Embedding
),它实际上并没有修改原始的Diffusion模型,而是通过深度学习找到了和你想要的形象一致的角色形象特征参数,通过这个小模型保存下来。
培根芝士
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2023-11-16 08:03
AI
stable
diffusion
一张图系列 - “position_
embedding
”
multiheadatten计算复数的常识1、
embedding
是什么?position
embedding
常识、概念,没有会怎样?交换token位置,没有PE的话,atten怎么变化?
sinat_15355869
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2023-11-16 07:50
embedding
rope
旋转位置编码
《向量数据库指南》——Milvus Cloud构建 RAG
可以选择的配置包括:向量数据库的选择数据选择
Embedding
模型索引类型找到高质量、能精准符合需求的数据非常关键。如果数据不够准确,检索可能返回无关的结果。
LCHub低代码社区
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2023-11-16 05:59
《向量数据库指南》
数据库
人工智能
机器人
向量数据库
Milvus
Milvus
Cloud
Federated Social Recommendation with Graph Neural Network
基于图神经网络的联合社交推荐ACM-TISTCCF_B类论文链接代码地址模型中梯度和
embedding
的聚合在FeSog中,Server端维护一个整体的model,由于这里的model层网络和GraphAttentionLayer
jieHeEternity
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2023-11-16 04:40
联邦学习
人工智能
深度学习
pytorch
个性化推荐
联邦学习
差分隐私
梯度保护
Bagging算法最全解析-机器学习
53.1Bagging和Boosting53.2Bagging和RandForest6可能的发展方向与改进64.1RandForest64.2extratrees74.3TotallyRandomTrees
Embedding
74.4Isola
小白中的小白丶
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2023-11-15 17:52
机器学习
机器学习
Probabilistic
Embedding
s for Cross-Modal Retrieval
题目:Probabilistic
Embedding
sforCross-ModalRetrieval作者:SanghyukChun不确定估计hedgedinstance
embedding
对比损失变分自编码一
二苏旧局吖
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2023-11-15 13:16
笔记
行人重识别
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