Embedding 第15页

Imagen：Photorealistic Text-to-Image Diffusion Models with Deep Language Understanding

）作为textencoder比用更大的diffusionmodel效果更显著：更加高保真以及文本-图片匹配度更高Imagen架构图整体结构：通过一个固定的textencoder（T5-XXL）提取文本embedding

_忙中偷闲_·2023-10-22 07:06

真正的利器：对比学习SimCSE

南朝容止·2023-10-22 06:02

自然语言处理---Transformer机制详解之BERT GPT ELMo模型的对比

,然后再进行特征拼接来融合语义信息.GPT和BERT采用Transformer进行特征提取.很多NLP任务表明Transformer的特征提取能力强于LSTM,对于ELMo而言,采用1层静态tokenembedding

lichunericli·2023-10-22 05:20

10_集成学习方法：随机森林、Boosting

RandomForest)2.1随机森林的优点2.2随机森林算法案例2.3随机森林的思考（--->提升学习）3随机森林（RF）的推广算法3.1ExtraTree3.2TotallyRandomTreesEmbedding

少云清·2023-10-21 21:57

[vectoreStore]--内存向量存储组件开发

vectoreStore：该组件通常用来做内存向量存储的，同时利用该存储区获取他的retrieval检索内存向量存储使用的参数为：文档、embeddings、输出由于他的输出分为vectoreStore

_Amber·2023-10-21 14:55

换个维度理解Embedding

一些术语维度:长、宽、高是三个维度，这是对维度最基础的理解，时间也是一个维度，除此之外，我们可以把语言、声音等等这些都理解为一个维度。我们认识一个人可以从许多个维度来认识，基本的身高、体重、年龄、性别，基本之外的语言、音色、国籍、肤色、视力、等等，这样我们可以把人理解为大千世界中一个高维度的事物。一个词也有多个维度，语种、笔画、含义、使用频率、长度、词性等等。降维:鱼缸中的鱼，会有长短、大小、种类

刘奉钦-以书会友·2023-10-21 10:49

Transformer(编解码架构)-Question

2.Transformer结构，BERT有几种Embedding编码，分词方法？

魏鹏飞·2023-10-21 03:56

pytorch nn.Embedding 读取gensim训练好的词/字向量（有例子）

最近在跑深度学习模型，发现Embedding随机性太强导致模型结果有出入，因此考虑固定初始随机向量，既提前训练好词/字向量，不多说上代码！！

酸甜小龙虾·2023-10-20 23:47

Stable Diffusion

2.Embedding(Textualinversion)3.Hypernetwork4.LoRA5.VAE模型6.咒语怪物美少女34孔雀公主1.主界面功能介绍2.咒语一：安装完毕，先来个咒语体验下。

上仙小虎鲸·2023-10-20 22:19

windows搭建向量数据库milvus

首先先解释向量嵌入，我们可以把文本、图像、视频编码成数值向量，简单来说这个高维向量为一个数字组成的数组，例如OpenAI的embeddings接口，可以把文本转为1536长度的向量。

小~小·2023-10-20 13:57

Windows系统本地部署向量数据库milvus

以下介绍来自milvus官网：Milvus创建于2019年，其目标只有一个：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embeddingvectors。

Joeybee·2023-10-20 13:51

pytorch中nn.Embedding原理及使用

一.函数调用形式torch.nn.Embedding(num_embeddings,embedding_dim,padding_idx=None,max_norm=None,norm_type=2.0,

Vivivivi安·2023-10-20 11:41

transformer学习笔记

2017年transformer2018年BERT2020年GPT32020年DERT2020年VITQ：查询矩阵查询别人K：键值矩阵被查V：数值矩阵特征表达embedding

潇萧客·2023-10-20 02:50

掌握Go类型内嵌：设计模式与架构的新视角

本文将重点讨论Go语言中一个鲜为人知但异常强大的特性：类型内嵌（TypeEmbedding）。这一特性虽然表面上看似普通，但它实际上为Go语言的面向对象设

Lamb!·2023-10-19 16:56

chatglm2微调—ptuning

P-Tuning:在输入的embedding层前，将prompt转换为可学习的额外一层embedding层.P-Tuning，仅对大模型的Embedding加入新的参数。

babyzbb636·2023-10-19 12:18

深度学习中 Embedding层两大作用的个人理解

前一个月接触到一个概念，Embedding层。今天跟大家分享一下个人心得。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。。。

Sundw_RUC·2023-10-19 10:35

Stable Diffusion WebUI几种解决手崩溃的方法

首先有一个embeddings模型文件bad-hands-5，我们可以去各个大模型网站去搜，我是在C站上面下载的。

星辰同学wwq·2023-10-19 08:33

吴恩达 tensorflow2.0 实践系列课程（3）：NLP

（word-key/one-hot、embeddings）文本分类怎么做？比如情感分析？贴label做分类文本预测怎么做？比如模仿莎士比亚文笔？这里必须将文本视作序列，所以用LSTMs。

Abandon_first·2023-10-19 07:16

nn.embedding

来源于博主：https://zhuanlan.zhihu.com/p/647536930，感觉写的清晰明了!!!

Immortal stars·2023-10-19 06:58

TransE 论文笔记

TranslatingEmbeddingsforModelingMulti-relationalData-Abstract-Background-ALgorithm-Experiment-Conclusion-Abstract

懒狗的救赎·2023-10-19 03:05

Learning Texture Transformer Network for Image Super-Resolution（全译文+大量名词链接）读论文记录①

商如玉·2023-10-18 15:45

机器学习社区·2023-10-18 00:53

Network Embedding相关论文汇总

1.HONE:Higher-OrderNetworkEmbeddings（HONE:高阶网络嵌入）作者：RyanA.Rossi,NesreenK.Ahmed,EunyeeKoh摘要：ThispaperdescribesageneralframeworkforlearningHigher-OrderNetworkEmbeddings

魏清宇·2023-10-17 23:32

SGPT: GPT Sentence Embeddings for Semantic Search

简介语义搜索分为两个部分：1.搜索和query相关的topk文档。2.理解文档和query后面隐藏的语义信息，而不是字面含义。这篇论文提出了SGPT模型，只用decoder-only的transformer来进行语义搜索和sentence向量的提取。1.SGPT-BE：来对文档和query进行粗略的相关度计算，由于可以对文档的向量进行缓存，所以计算量和文档的数量线性相关，SGPT使用了BitFit

WitsMakeMen·2023-10-17 21:30

精排模型-从MLP到行为序列：DIN、DIEN、MIMN、SIM、DSIN

传统的深度模型（如GwEN），一般采用Embedding&MLP的形式，它会将用户的所有兴趣信息转化为一个定长的向量。但用户的兴趣是多样的，定长的向量可能不足以表达。

PaperWeekly·2023-10-17 20:35

Transformer 中 Positional Encoding 实现

在Transformer模型中，位置编码通常与词嵌入（wordembeddings）相加，以形成模型的输入表示。这有助于模型在处理序列数据时更好地理解元素的位置和顺序，从而提高其性能，

Scabbards_·2023-10-17 13:26

OpenAI API 0613更新：GPT-3.5-turbo-16k模型、函数调用解析和使用方案汇总

OpenAIAPI调用带有函数和用户输入的模型第二步：根据模型返回的响应来调用第三方API第三步：将第三方API的返回结果发送给模型并进行总结新模型GPT-4GPT-3.5-turbo模型废弃价格降低EmbeddingsGPT

唯心or唯物·2023-10-17 06:10

Video-LLaMA

文章目录链接主要贡献模型一些思考啥是Q-former为什么positionembedding可以辅助学到temporal的信息代码视觉处理一些惊喜BlipandClipConnectionVideollama'sclipToken

EmoC001·2023-10-17 03:17

【Interview】想法合集

主要有两大类型，分别是基于统计的算法、基于embedding的算法。

sdbhewfoqi·2023-10-17 03:30

深度学习05-RNN循环神经网络

文章目录概述基本循环神经网络原理WordEmbeddingpytorchrnn常见的结构双向循环神经网络pytorchrnnDeepRNN(多层RNN)pytorchrnnRNN缺点梯度爆炸和消失问题短期记忆

liaomin416100569·2023-10-16 06:52

LangChain结合milvus向量数据库以及GPT3.5结合做知识库问答之二 ---＞代码实现

fromlangchain.embeddings.openaiimportOpenAIEmbeddingsfromlangchain.embeddings.cohereimportCohereEmbeddingsfromlangchain.text_splitterimportCharacterTextSplitterfromlangchain.vectorstoresimportMilvusfr

LSCBAiotAigc·2023-10-16 06:20

解密Prompt系列3. 冻结LM微调Prompt: Prefix-Tuning & Prompt-Tuning & P-Tuning

和前两章微调LM和全部冻结的prompt模板相比，微调Prompt范式最大的区别就是prompt模板都是连续型（Embedding），而非和Token对应的离散型模板。

野生的狒狒·2023-10-16 01:42

智源发布最强开源可商用中英文语义向量模型 BGE，超越同类模型，解决大模型制约问题

0.介绍语义向量模型（EmbeddingModel）已经被广泛应用于搜索、推荐、数据挖掘等重要领域。

汀、人工智能·2023-10-15 20:45

一文搞懂one-hot和embedding

在NLP领域，wordembedding已经成为了众所周知的技术。

Alex_81D·2023-10-15 15:49

Attention Is All You Need原理与代码详细解读

文章目录前言一、Transformer结构的原理1、Transform结构2、位置编码公式3、transformer公式4、FFN结构二、Encode模块代码解读1、编码数据2、文本Embedding编码

tangjunjun-owen·2023-10-15 14:47

【Pytorch】深度学习之损失函数

文章目录二分类交叉熵损失函数交叉熵损失函数L1损失函数MSE损失函数平滑L1(SmoothL1)损失函数目标泊松分布的负对数似然损失KL散度MarginRankingLoss多标签边界损失函数二分类损失函数多分类的折页损失三元组损失HingEmbeddingLoss

自律版光追·2023-10-15 14:55

Transformer的架构理解

本文主要涉及到Transformer网络结构的LayerNorm、Attention、Embedding、PositionalEncoding部分。

Lafitteee拉菲·2023-10-15 11:56

transformers架构实现

importnumpyasnpfromtorch.autogradimportVariableimportcopyfromtorchimportsoftmaximportmathimporttorchimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.nnasnn#构建Embedding

Q渡劫·2023-10-15 11:17

【论文笔记】CVPR2022：Anomaly Detection via Reverse Distillation From One-Class Embedding

CVPR2022：AnomalyDetectionviaReverseDistillationFromOne-ClassEmbedding本文提出了一种由教师编码器和学生解码器组成的新颖T-S模型：“逆向蒸馏

yjttjyyy·2023-10-15 07:14

Retrieve Anything To Augment Large Language Models

简介论文主要介绍了一套通过对比学习和蒸馏学习的方法，来增强学习了embedding向量，然后能够在知识增强，长上下文建模，ICL和工具学习等方面来增强大模型能力。

WitsMakeMen·2023-10-15 06:47

论文阅读_对比学习_SimCSE

英文题目：SimCSE:SimpleContrastiveLearningofSentenceEmbeddings中文题目：SimSCE：用简单的对比学习提升句嵌入的质量论文地址：https://export.arxiv.org

xieyan0811·2023-10-15 06:55

工程篇之搭建以图搜图服务

近年随着万物皆可Embedding，特别

haojunyu2012·2023-10-14 21:28

向量数据库与传统数据库向量检索插件的区别？

但是，向量检索插件的问题显而易见——无法提供embedding向量管理和检索的全栈方法。这些插件仅可在现有的架构基础上用作优化方案，使用场景十分有

LCHub低代码社区·2023-10-14 19:38

python文本特征选择,机器学习--特征选择（Python实现）

特征选择就是从原始特征中选取一些最有效的特征来降低维度,，提高模型泛化能力减低过拟合的过程，主要目的是剔除掉无关特征和冗余特征，选出最优特征子集；常见的特征选择方法可以分为3类：过滤式(filter)、包裹式(wrapper)、嵌入式(embedding

盈超农化·2023-10-14 19:55

loss函数之CosineEmbeddingLoss，HingeEmbeddingLoss

CosineEmbeddingLoss余弦相似度损失函数，用于判断输入的两个向量是否相似。常用于非线性词向量学习以及半监督学习。

旺旺棒棒冰·2023-10-14 15:05

demo.py / NGnews / WNUT_17

的例子fromflair.dataimportCorpusfromflair.datasetsimportWNUT_17,NEWSGROUPSfromtypingimportListfromflair.embeddingsimportFastTextEmbeddings

CodingFemy·2023-10-14 13:33

CS224W课程学习笔记（三）：DeepWalk算法原理与说明

图嵌入（GraphEmbedding，也叫NetworkEmbedding）是一种将图数据（通常为高维稠密的矩阵）映射为低微稠密向量的过程，能够很好地解决图数据难以高效输入机器学习算法的问题。

submarineas·2023-10-14 07:15

使用余弦算法计算向量相似性

importpandasaspdimportnumpyasnpimportopenaifromopenai.embeddings_utilsimportget_embedding,cosine_similarityopenai.api_key

梦实现了吗·2023-10-13 19:52

AI绘图模型

1代表模型1.1Imagen（谷歌，未开源）技术方案1.把prompt输入到frozentextencoder中，得到textembedding2.把textembedding输入到扩散模型中。

j_river6666·2023-10-13 18:33

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