nn.embedding会被反向传播更新吗？

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一个基于LSTM的字符级文本生成模型的训练+使用(pytorch) 一只小铁柱 lstm pytorch 人工智能
一、代码实现1.配置文件config.pyimporttorch#设备配置DEVICE=torch.device('cuda'iftorch.cuda.is_available()else'cpu')#超参数和配置SEQ_LENGTH=100#输入序列长度BATCH_SIZE=64#批大小EMBEDDING_DIM=256#嵌入层维度HIDDEN_SIZE=512#LSTM隐藏层大小NUM_LAY
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探索未来：FacebookResearch的JEPa项目详解瞿旺晟
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Deepseek结合AnythingLLM搭建个人本地智能知识库曲幽 AI 计算机 deepseek ai 大模型 ollama anythingllm 本地知识库
之前通过Ollama搭建了本地Deepseek大模型对话机制，但知识点仅限于Deepseek内部的数据，且目前数据截止时间为2024年7月，如果我们询问一些专业性比较强的内容，则Deepseek也显得无能为力，这就需要再给这个大脑外接一些文档数据了，通过AnythingLLM来Embedding外部文档。更多内容，可关注公众号“一名程序媛”，我们一起从0-1学编程1下载安装AnythingLLM有
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【高级RAG技巧】使用二阶段检索器平衡检索的效率和精度深度学习机器大语言模型深度学习入门人工智能语言模型
一传统方法之前的文章已经介绍过向量数据库在RAG（RetrievalAugmentedGenerative）中的应用，本文将会讨论另一个重要的工具-Embedding模型。一般来说，构建生产环境下的RAG系统是直接使用Embedding模型对用户输入的Query进行向量化表示，并且从已经构建好的向量数据库中检索出相关的段落用户大模型生成。但是这种方法很明显会受到Embedding模型性能的影响，比
第N4周：NLP中的文本嵌入 OreoCC 自然语言处理人工智能
本人往期文章可查阅：深度学习总结词嵌入是一种用于自然语言处理（NLP）的技术，用于将单词表示为数字，以便计算机可以处理它们。通俗的讲就是，一种把文本转为数值输入到计算机中的方法。之前文章中提到的将文本转换为字典序列、one-hot编码就是最早期的词嵌入方法。Embedding和EmbeddingBag则是PyTorch中的用来处理文本数据中词嵌入（wordembedding）的工具，它们将离散的词
RoPE——Transformer 的旋转位置编码机智的小神仙儿深度学习大模型 transformer 深度学习人工智能
在自然语言处理领域，Transformer是现代深度学习模型的基础，而位置编码（PositionEmbedding）则是Transformer处理序列数据的关键模块之一。近年来，一种新型的位置编码方法RoPE（RotaryPositionEmbedding）得到了广泛关注。本文将全面解读RoPE的背景、原理、实现、优势及其应用场景，帮助读者深入理解这一方法。1.什么是RoPE？RoPE（Rotar
大模型与图数据库RAG通俗流程拆解 gallonyin 产品笔记 AI 知识图谱
图构建（略）neo4j、tugraph等均可，不影响GraphRAG核心框架模型向量化模型bce-embedding-base_v1重排序模型bce-reranker-base_v1大语言模型Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct图数据库tugraph索引faiss核心流程这个调用链日志展示了一个完整的问答系统处理用户输入“百草园里有什么”的过程。本项目使用和参考了开源项目茴香豆。以下
语义检索-BAAI Embedding语义向量模型深度解析[1-详细版]：预训练至精通、微调至卓越、评估至精准、融合提升模型鲁棒性汀、人工智能 LLM工业级落地实践 embedding langchain 人工智能智能问答 RAG 检索增强生成大模型
语义检索-BAAIEmbedding语义向量模型深度解析[1-详细版]：预训练至精通、微调至卓越、评估至精准、融合提升模型鲁棒性语义向量模型（EmbeddingModel）已经被广泛应用于搜索、推荐、数据挖掘等重要领域。在大模型时代，它更是用于解决幻觉问题、知识时效问题、超长文本问题等各种大模型本身制约或不足的必要技术。然而，当前中文世界的高质量语义向量模型仍比较稀缺，且很少开源。为加快解决大模型
文档进行embedding，Faiss向量检索被编程为难的小娃娃 embedding faiss
这里采用Langchain的HuggingFaceEmbeddings参照博主，改了一些东西，因为Langchain0.3在0.2的基础上进行了一定的修改fromlangchain.text_splitterimportRecursiveCharacterTextSplitterfromlangchain_huggingfaceimportHuggingFaceEmbeddingsfromlang
Docker+Ollama+RAGFlow本地部署DeepSeek R1并构建本地知识库康顺哥 AI大模型 #docker 容器 llama 语言模型 ai AI编程
目录背景安装Docker设置Docker默认参数修改Docker保存服务程序的缓存路径为服务程序镜像设置别名为ollama设置专用参数安装ollama运行DeepSeekR1大模型安装Open-WebUI配置Open-WebUI检验DeepSeek的资源占用情况安装RAGFlow添加chat模型添加embedding模型创建知识库AI结合知识库聊天总结背景DeepSeek持续火爆，但官网访问经常出
Triplet Loss原理及 Python实现 AIGC_ZY Diffusion Models python 深度学习机器学习
Tripletloss最初是谷歌在FaceNet:AUnifiedEmbeddingforFaceRecognitionandClustering论文中提出的，可以学到较好的人脸的embeddingTripletLoss是一种用于训练特征嵌入（featureembedding）的损失函数，广泛应用于人脸识别、图像检索等需要度量相似性的任务。其核心思想是通过学习将同类样本的嵌入距离拉近，不同类样本的
向量数据库及其在大模型应用落地中的作用一望无际的大草原高级数据应用读书笔记工作总结数据库向量数据库解决方案
一、几个术语需要弄清楚几个术语，比如向量、Embedding、向量检索、向量数据库，具体如下。1.向量：为AI理解世界的通用数据形式，是多模态数据的压缩，任何模态数据都可以转为向量。文本直接送给计算机是无法认识的，而且是高维数据，需要对其进行向量化处理（即Embedding），处理完成后就形成一个个向量。2.Embedding：将文字文本转化为保留语义关系的向量文本，相当于利用embedding模
词向量Word Embedding m0_60217276 机器学习 word2vec
词向量词向量做的事情就是将词表中的单词映射为实数向量。one-hot编码one-hot对每个词进行编号，假设词表的长度为n，则对于每一个词的表征向量均为一个n维向量，且只在其对应位置上的值为1，其他位置都是0。问题：1.有序性问题：它无法反映文本的有序性。2.语义鸿沟：其无法通过词向量来衡量相关词之间的距离关系，无法反映词之间的相似程度。3.维度灾难：高维情形下将导致数据样本稀疏，距离计算困难，这
词向量（Word Embedding）呵呵，不解释868 easyui 前端 javascript
词向量（WordEmbedding）是一种将自然语言中的单词映射到连续的向量空间的技术，使得语义相似的单词在向量空间中彼此接近。这种技术是现代自然语言处理（NLP）任务的基础之一，广泛应用于文本分类、机器翻译、问答系统等。###一、词向量的基本原理####1.离散表示vs连续表示传统的自然语言处理方法通常使用离散表示（如one-hot编码）来表示单词。然而，这种方法存在以下问题：-**维度灾难**
Word2Vec的使用，一些思考，含示例——包括使用预训练Word2Vec模型和自训练Word2Vec模型热爱生活的猴子 NLP_自然语言处理 word2vec 人工智能自然语言处理
词嵌入模型（WordEmbeddings）——Word2Vec简介：Word2Vec是由Google团队提出的一种词嵌入方法，通过神经网络模型将词语映射到一个低维的连续向量空间中。你可以直接通过它训练生成词向量，也就是一个新的Word2Vec，也可以使用预训练好的词向量，也就是那里直接用。它有两种模型结构：CBOW（ContinuousBagofWords）和Skip-Gram。CBOW（连续词袋
NLP自然语言处理：文本表示总结 - 上篇word embedding（基于降维、基于聚类、CBOW 、Skip-gram、 NNLM 、TF-ID、GloVe ）陈宸-研究僧 NLP自然语言处理
文本表示分类（基于表示方法）离散表示one-hot表示词袋模型与TF-ID分布式表示基于矩阵的表示方法降维的方法聚类的方法基于神经网络的表示方法NNLMCBOWSkip-gramGloVeELMoGPTBERT目录一、文本离散表示1.1文本离散表示：one-hot1.2文本离散表示：词袋模型与TF-IDF1.2.1词袋模型（bagofwords）1.2.2对词袋模型的改进：TF-IDF二、文本分布
【Elasticsearch】一文读懂ES向量搜索：原理剖析与技术全景程序员大任 ElasticSearch elasticsearch
注：本文若未说明ES版本则为7.10，其他版本会特别标记，由于ES版本不同，部分差异较大，具体请以官方文档为准一、向量搜索的核心原理1.1向量化表示的本质现代AI技术将文本、图像等非结构化数据转化为高维向量（通常128-1024维），这些向量在数学空间中携带语义特征。如：文本嵌入(Embedding)：BERT等模型生成768维向量图像特征：ResNet提取2048维特征向量1.2向量搜索简介向量
Transformer 代码剖析7 - 词元嵌入(TokenEmbedding) （pytorch实现） lczdyx Transformer代码剖析 transformer pytorch 深度学习人工智能 python
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OpenAI API教程 Jachin Huang 大模型指南人工智能语言模型
OpenAIAPI是由OpenAI公司开发，为LLM开发人员提供的一个简单接口。通过此API能在应用程序中方便地调用OpenAI提供的大模型基础能力。OpenAI的API协议已成为LLM领域的标准。本文将首先介绍OpenAIAPI基础知识和模型，然后以ChatCompletionsAPI和EmbeddingAPI为例子介绍OpenAIAPI的用法。最后使用Embedding模型构建一个网站智能问答
基于LangChain-Chatchat实现的RAG-本地知识库的问答应用[6]-实现Milvus向量检索+实现自定义关键词调整Embedding模型汀、人工智能 LLM工业级落地实践 langchain milvus embedding 人工智能自然语言处理语言模型大模型
基于LangChain-Chatchat实现的RAG-本地知识库的问答应用[6]-实现Milvus向量检索+实现自定义关键词调整Embedding模型0.Milvus与Faiss对比Milvus相对于Faiss的优势主要体现在以下几个方面：在线数据更新与实时搜索：Milvus支持在线的数据更新和实时的向量搜索，这意味着在数据频繁变动的场景下，用户无需重新构建整个索引，从而大大减少了维护成本。相比之
Transformer 代码剖析8 - 编码器模块Encoder （pytorch实现） lczdyx Transformer代码剖析 transformer pytorch 深度学习人工智能 python
一、代码结构总览TransformerEncoder__init__初始化Encoder类forward前向传播super()父类初始化构建词嵌入层self.emb=TransformerEmbedding参数:d_model/max_len/vocab_size/drop_prob/device构建编码层堆栈self.layers=nn.ModuleList循环创建n_layers个Encode
第九章 Spring AI API中文版 - Ollama Embeddings API 明爷们儿 JAVA大模型 spring 人工智能 java
Ollama嵌入通过Ollama，您可以在本地运行各种大型语言模型（LLMs），并从中生成嵌入。SpringAI通过OllamaEmbeddingClient支持Ollama文本嵌入。嵌入是一个浮点数向量（列表）。两个向量之间的距离衡量它们的相关性。小距离表明高相关性，大距离表明低相关性。先决条件您首先需要在本地机器上运行Ollama。参考官方Ollama项目链接：README，开始在本地机器上运
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以下3钟数字签名都是基于jdk7的 1，RSA String password="test"; // 1.初始化密钥 KeyPairGenerator keyPairGenerator = KeyPairGenerator.getInstance("RSA"); keyPairGenerator.initialize(51
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读取磁盘文件txt，并输入String 一炮送你回车库 String
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读《研磨设计模式》-代码笔记-中介者模式-Mediator bylijinnan java 设计模式
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最近在公司做和搜索有关的工作，(只是简单的应用开源工具集成到自己的产品中)工作流系统的进一步设计暂时放在一边了，偶然看到谷歌的研究员吴军写的数学之美系列中的搜索引擎与图论这篇文章中的介绍，我发现这样一个关系(仅仅是猜想) -----搜索引擎和流程引擎的基础--都是图论，至少像在我在JWFD中引擎算法中用到的是自定义的广度优先
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第13章 Ajax进阶（下） onestopweb Ajax
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#1、不在属性文件或XML文件中外化配置属性。比如，没有把批处理使用的线程数设置成可在属性文件中配置。你的批处理程序无论在DEV环境中，还是UAT（用户验收测试）环境中，都可以顺畅无阻地运行，但是一旦部署在PROD 上，把它作为多线程程序处理更大的数据集时，就会抛出IOException，原因可能是JDBC驱动版本不同，也可能是#2中讨论的问题。如果线程数目可以在属性文件中配置，那么使它成为
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今天向大家分享正则表达式大全，它可以大提高你的工作效率正则表达式也可以被当作是一门语言，当你学习一门新的编程语言的时候，他们是一个小的子语言。初看时觉得它没有任何的意义，但是很多时候，你不得不阅读一些教程，或文章来理解这些简单的描述模式。一、校验数字的表达式数字：^[0-9]*$ n位的数字：^\d{n}$ 至少n位的数字：^\d{n,}$ m-n位的数字：^\d{m,n}$

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