Embedding(KE) 第5页

【自然语言处理】【深度学习】文本向量化、one-hot、word embedding编码

因为文本不能够直接被模型计算，所以需要将其转化为向量把文本转化为向量有两种方式：转化为one-hot编码转化为wordembedding一、one-hot编码在one-hot编码中，每一个token使用一个长度为

忘却的旋律dw·2024-01-25 07:47

齐治堡垒机私钥登录及后渗透

-----BEGINRSAPRIVATEKEY-----MIIEoAIBAAKCAQB7V4tLlm3ovqf+cB3oxNSPkClbniZ5WM6VzLDKDoM5kE3iOFA3S+t6YpldoJXeG2pcI7K1yy

LQxdp·2024-01-25 04:10

时间序列（Time-Series）TimesNet.py代码解析

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.fftfromlayers.EmbedimportDataEmbeddingfromlayers.Conv_BlocksimportInception_Block_V1

雨微尘·2024-01-24 18:37

PBM模型学习（三）模型设置

模型设置以气液为例标准ke模型，标准壁面函数PBM模型只能在mixture或者eulerian多相流模型中打开。

Guanghui Yu·2024-01-24 17:57

datawhale 大模型学习第五章-模型训练

tokenEncoder-only模型:例如，BERT,利用双向上下文注意力生成embedingEncoder-decoder模型：例如，T5,利用双向上下文编码，利用单向上下文生成文本最终结果就是将token序列映射为一个Embedding

fan_fan_feng·2024-01-24 16:20

了解 node cookie 状态保持

可以持久的保存一些数据，通常用它来保存token浏览器可以保存很多的cookie，每个cookie包含下面的信息：key：键value：值domain：域，表达这个cookie是属于哪个网站的，比如duyi.ke.qq.com

十八流选手益达张·2024-01-24 06:51

Textual Inversion：三五张图让StableDiffusion换画风

参考：HowtouseembeddingsinStableDiffusionEmbedding指的是TextualInversion（TI）的结果，能用于让StableDiffusion（SD）绘制新物体

电车上那个cll呀·2024-01-24 05:43

II.Flink中的状态

AggregatingState）1.5Map状态（MapState）算子状态（OperatorState）CheckpointedFunction这篇文章是详细化上一篇文章按键分区状态（KeyedState）按键分区状态（Ke

莫噶·2024-01-23 18:27

如何用 500 行 SQL 实现 GPT2学习

目录理论背景实现过程GenerationTokenizerEmbeddingsAttention为什么我们需要有因果掩码？为什么矩阵是Q，K和V？

jialun0116·2024-01-23 17:36

英语晨读7期Day16/0108

[ɪn][ɔl][ðə]['keɪsəz],['wɪtnəsəz][sɔ][ði][ɪ'vɛnt]['hæpən].Morethan1,000ofthevictimsreceivedsomekindofmedicalassistan

赞在行动·2024-01-23 14:09

通用大模型研究重点之一：data embedding

研究背景在过去的传统机器学习中，通常我们是直接处理同一类型的数字类型数据。随着深度学习发展，在图像，文本，语音领域分别取得了超越平均人类水平后，多模态数据的量随着互联网技术指数性增长，近两年自媒体更是推动了多模态数据处理的发展。那么怎么更加高效的处理不同结构类型并且数量巨大的数据，经过我对《复杂》《规模》《模型思维》等深度的研究，得出如下结论：（1）场景业务问题抽象成业务模型，这个在很多咨询公司流

Ada's·2024-01-23 10:30

MiME: Multilevel Medical Embedding of Electronic Health Records for Predictive Healthcare

原文摘要使用电子病历的许多医学健康预测任务重，深度学习模型展示出了非常杰出的表现。但是这些模型大都需要大量的训练数据，以超过其他大多数医疗系统的能力。一些外部资源，比如医学本体，经常被用作桥接数据量的约束，但是通常因为不一样的术语，导致这种方法还不能投入使用。为了解决数据不充足的挑战，我们利用了电子病例数据的特有的多层结构，尤其是医疗代码之间的编码关系。我们提出了个多层级医疗潜入Multilev

稀里糊涂林老冷·2024-01-23 09:04

6 时间序列（不同位置的装置如何建模）： GRU+Embedding

Embedding:是PyTorch中的一个类，用于将离散的整

汀沿河·2024-01-23 09:54

BMP图片信息隐藏

LSB（LeastSignificantBitEmbedding）算法即最低有效位嵌入算法。改变每个RGB字节的最低有效位，将其作为容器，将需要隐藏的信息按位分

fufufunny·2024-01-23 03:19

Transform模型详解

Transformer模型详解Encoder与Decoder输入单词Embedding位置Embedding自注意力机制Self-Attention结构Self-Attention的输出Multi-HeadAttentionEncoder

eduics·2024-01-23 03:35

Recommender Systems with Generative Retrieval

AI知识图谱大本营·2024-01-22 22:24

使用Python读写Redis——Sets

SCARDkey3、SMEMBERSkey4、SRANDMEMBERkey[count]5、SPOPkey[count]6、SMOVEsourcedestinationmember7、SINTERkey[ke

Summer@123·2024-01-22 22:45

flair.embeddings 对句子进行向量

importnumpyasnpimportpandasaspdfromgensim.modelsimportKeyedVectorsfromsklearn.clusterimportKMeansfromflair.dataimportSentencefromflair.embeddingsimportWordEmbeddings

图灵与对话·2024-01-22 19:18

sklearn.svm.SVC 支持向量机-简介

SVC类的构造函数有以下常用参数：sklearn.svm.SVC(C=1.0,ke

我有明珠一颗·2024-01-22 18:03

【AI折腾录】stable web ui基础【sd安装、lora vae embedding hyperwork等基础概念】

目录一sd安装二目标三sd基础3.1模型3.2vae（Variationalautoencoder，变分自编码器）3.3embedding3.3.1安装方式3.3.2使用方式3.4Lora3.4.1lora

|Ringleader|·2024-01-22 13:12

TypeError: zeros(): argument ‘size‘ must be tuple of ints, but found element of type list at pos 2

代码如下embeddings=torch.zeros((len(cdr3s),nfeat,cdr3max),dtype=torch.float32,device=device)出现报错TypeError

luyanpingya·2024-01-22 13:37

英语语音篇 - 自然拼读大全

]/æ/Bb[biː]/b/Cc[siː]/k//s/Dd[diː]/d/Ee[iː]/e/Ff[ef]/f/Gg[dʒiː]/ɡ/Hh[eɪtʃ]/h/li[aɪ]/ɪ/Jj[dʒeɪ]/ʤ/Kk[keɪ

Uranus_user·2024-01-22 10:19

【深度学习：Word embeddings 】理解深度学习中的文本表示

【深度学习：Wordembeddings】理解深度学习中的文本表示将文本表示为数字One-hotencodings独热编码使用唯一的数字对每个单词进行编码词嵌入设置下载IMDb数据集配置数据集以提高性能使用嵌入层文本预处理创建分类模型编译和训练模型检索经过训练的单词嵌入并将其保存到磁盘可视化嵌入下一步工作本教程包含单词嵌入的介绍

jcfszxc·2024-01-22 10:29

Stable Diffusion中的Embeddings

什么是Embeddings？Embeddings是一种数学技术，它允许我们将复杂的数据（如文本或图像）转换为数值向量。这些向量是高维空间中的点，可以捕捉数据的关键特征和属性。

CCSBRIDGE·2024-01-22 08:20

Bert+FGSM中文文本分类

Bert+PGD实现了中文文本分类，这篇文章与我上一篇文章Bert+FGSM/PGD实现中文文本分类（Loss=0.5L1+0.5L2)_Dr.sky_的博客-CSDN博客的不同之处在于主要在对抗训练函数和embedding

Dr.sky_·2024-01-22 06:08

json解析

2开始对json的基础认识{"ke

黄金小码农·2024-01-22 05:49

汀的学Xi日记76：动物图腾

从今天起微课堂正式改名为学Xi日记，目前累计共发布的75篇微ke堂，本篇为第76篇。

少女汀·2024-01-22 04:52

【AIGC-AI人像生成系列-1】PhotoMaker：定制逼真的人体照片

.项目概述与贡献a)项目概述b)主要贡献二.方法详解a)PhotoMaker和ID导向的数据构建管道的概览PhotoMaker：ID导向的数据构建管道：b)方法详细解读堆叠ID嵌入（StackedIDEmbedding

AI杰克王·2024-01-21 20:37

提升Stable Diffusion中用户提示词质量以改善图像生成结果

以下是一篇面向初学者的指南，旨在帮助用户学会如何提高生成提示词的质量，从而使embeddings更有效地协调StableDiffusion生成符合用户意向的图像。

CCSBRIDGE·2024-01-21 16:26

论文阅读“Cluster Analysis with Deep Embeddings and Contrastive Learning”

SundareswaranR,Herrera-GerenaJ,JustJ,etal.ClusterAnalysiswithDeepEmbeddingsandContrastiveLearning[J].

掉了西红柿皮_Kee·2024-01-21 15:50

datawhale 第三章-模型架构

分词的目的是将输入文本分成一个个词元，保证各个词元拥有相对完整和独立的语义，以供后续任务（比如学习embedding或者作为高级模型的输入）使用。

fan_fan_feng·2024-01-21 08:41

快速入门：使用 Gemini Embeddings 和 Elasticsearch 进行向量搜索

Gemini是GoogleDeepMind开发的多模态大语言模型家族，作为LaMDA和PaLM2的后继者。由GeminiUltra、GeminiPro和GeminiNano组成，于2023年12月6日发布，定位为OpenAI的竞争者GPT-4。本教程演示如何使用GeminiAPI创建嵌入并将其存储在Elasticsearch中。Elasticsearch将使我们能够执行向量搜索(Knn)来查找相似

Elastic 中国社区官方博客·2024-01-21 06:50

AIGC笔记--VQVAE模型搭建

因为现实生活中习惯用离散变量来形容事物，例如人的高矮胖瘦等都是离散的；）VQVAE模型的三个关键模块：Encoder、Decoder和Codebook；Encoder将输入编码成特征向量，计算特征向量与Codebook中Embedding

晓晓纳兰容若·2024-01-21 02:04

embedding_lookup

参数：input_ids：shape为包含了wordids的[batch_size,seq_length]的tensorvocab_size：embeddingvocabulary的sizeembedding_size

闫品品·2024-01-21 02:43

科普大语言模型中的Embedding技术

什么是Embedding？Embedding是指将一个内容实体映射为低维向量，从而可以获得内容之间的相似度。例如，我们可以将一个单词映射为一

AI明说·2024-01-20 21:09

第二课：BERT

预训练模型的发展历程BERT结构BERT输入BERTEmbeddingBERT模型构建BERTself-attention层BERTself-attention输出层BERTfeed-forward层BERT

一条大蟒蛇6666·2024-01-20 21:07

方法1：Linux主机互信配置

这个目录下会有两个文件：id_rsa私钥id_rsa.pub公钥3、然后在此目录中创建authorized_keys文件并赋权touchauthorized_keyschmod644authorized_ke

一到家就变乖·2024-01-20 14:47

大模型学习笔记06——模型训练

大模型学习笔记06——模型训练1、目标函数三类语言模型的目标函数：decoder-only（GPT-3）：计算单向上下文embedding，一次生成一个tokenencoder-only（BERT）：计算双向上下文

等风来随风飘·2024-01-20 11:34

（初研） Sentence-embedding fine-tune notebook

由于工作需要，需要对embedding模型进行微调，我调用了几种方案，都比较繁琐。先记录一个相对简单的方案。以下内容并不一定正确，请刷到的大佬给予指正，不胜感激！！！

gaohongfeng1·2024-01-20 11:31

关于大模型学习中遇到的3

来源：网络Embedding模型随着大型语言模型的发展，以ChatGPT为首，涌现了诸如ChatPDF、BingGPT、NotionAI等多种多样的应用。

ringthebell·2024-01-20 09:02

【推荐系统】item-id 作为特征的意义

因为其实模型本身就是基于记忆（拟合）的，是有一些预测/泛化的能力，但不影响模型在记忆的出发点，所以把item-idembedding后作为特征，就是一个让模型记住每个item信息的方式

热爱Coding·2024-01-20 08:10

手工微调embedding模型RAG检索能力

在RAG应用中，有一个我们可以去提升的环节就是——Embedding模型，我在之前的文章《大模型主流应用RAG的介绍——从架构到技术细节》也说过可以去微调embedding模型以便增强我们整体的检索能力

asd8705·2024-01-20 06:29

java之多态

personliu=newperson("老刘",50);dogDog=newdog(2,"black");catCat=newcat(3,"yellow");li.keepPet(Dog,"骨头");liu.ke

愿成为大佬腿上的挂件·2024-01-20 05:53

动手学大模型应用开发-第二章调用大模型API

1、调用参数2、API申请3、实践3.1仓库代码拉取3.2、百度文心3.3、OpenAI3.3、讯飞星火3.3.1、直接调用3.3.2、本地端口服务调用3.4、智谱3.4.1、问答调用3.4.2、智谱Embedding4

KOCOC·2024-01-20 02:44

「2023 | 快手」PEPNet：融合个性化先验信息的多场景多任务网络

Title:PEPNet:ParameterandEmbeddingPersonalizedNetworkforInfusingwithPersonalizedPriorInformationFrom:

WitsMakeMen·2024-01-20 00:13

二叉排序树、二叉查找树、删除

*right;}LBtree,*Btree;intBinsert(Btree&tree,intnum){BtreebNew=(Btree)calloc(1,sizeof(LBtree));bNew->ke

一杯清酒.·2024-01-19 21:35

自然语言处理大数据：spark ML Word2Vec详解

简介Word2Vec是一种著名的词嵌入（WordEmbedding）方法，它可以计算每个单词在其给定语料库环境下的分布式词向量（DistributedRepresentation，亦直接被称为词向量）。

nnnancyyy·2024-01-19 17:23

自然语言处理-词向量技术

一.词向量技术的简介词向量（WordEmbedding）是一种将单词表示为实数向量的技术，它在自然语言处理（NLP）和机器学习中得到广泛应用。

Algorithm_Engineer_·2024-01-19 17:38

react经验9：循环渲染的语法活用

import{Fragment}from'react'{list.map((item,index)=>({item.value}{(index>)}))}这个例子是一次循环输出两个标签，ke

淘人居士·2024-01-19 16:31

openai模型个性化训练Embedding和fine-tuning区别

现在基于自然语言和文档进行对话的背后都是使用的基于嵌入的向量搜索。OpenAI在这方面做的很好，它的Cookbook(github.com/openai/openai-cookbook)上有很多案例，最近他们对文档做了一些更新。GPT擅长回答问题，但是只能回答它以前被训练过的问题，如果是没有训练过的数据，比如一些私有数据或者最新的数据该怎么办呢？这种情况下通常有两种办法，一种是微调(fine-tu

程序员老狼·2024-01-19 14:03

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