Embeddings 第8页

把pytorch变量转移到cpu中释放gpu内存

举个例子：embeddings=[]forbatchindata_loader:embedding_bat

·2022-05-11 11:13

【吴恩达深度学习】05_week2_quiz Natural Language Processing & Word Embeddings

(1)Supposeyoulearnawordembeddingforavocabularyof10000words.Thentheembeddingvectorsshouldbe10000dimensional,soastocapturethefullrangeofvariationandmeaninginthosewords.[A]True[B]False答案：B解析：注意和one-hot的区

深海里的鱼(・ω<)★·2022-04-16 11:37

论文阅读 Continuous-Time Dynamic Network Embeddings

1Continuous-TimeDynamicNetworkEmbeddingsAbstract描述一种将时间信息纳入网络嵌入的通用框架，该框架提出了从CTDG中学习时间相关嵌入Conclusion描述了一个将时间信息纳入网络嵌入方法的通用框架。该框架为推广现有的基于随机游走

落悠·2022-04-13 23:00

论文阅读 Continuous-Time Dynamic Network Embeddings

1Continuous-TimeDynamicNetworkEmbeddingsAbstract描述一种将时间信息纳入网络嵌入的通用框架，该框架提出了从CTDG中学习时间相关嵌入Conclusion描述了一个将时间信息纳入网络嵌入方法的通用框架。该框架为推广现有的基于随机游走

落悠·2022-04-13 23:00

pytorch Bert模型冻结指定层参数进行训练

首先我们看看bert模型的具体参数有那些：bert.embeddings.word_embeddings.weighttorch.Size(

柒然·2022-04-07 07:59

论文阅读Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks

论文信息题目SentenceEmbeddingsusingSiameseBERT-Networks使用孪生BERT网络结构的句子嵌入作者NilsReimers,IrynaGurevych论文水平EMNLP2019其它论文下载地址：https://arxiv.org/abs/1908.10084该论文的相关代码已开源，github链接：sentence-transformers，sentenc-ta

rotation ㅤ ·2022-04-01 07:24

FLAT代码解读(2)-模型

V0版本：withoutbertmodel=Lattice_Transformer_SeqLabel(embeddings['lattice'],embeddings['bigram'],args.hidden

乘瓠散人·2022-03-28 14:03

Raki的读paper小记：PromptBERT: Improving BERT Sentence Embeddings with Prompts

Abstract&Introduction&RelatedWork研究任务sentenceembedding已有方法和相关工作ConSERTSimCSE面临挑战这些方法的目标是消除句子嵌入中的各向异性。然而，我们发现，各向异性并不是导致语义相似度差的主要原因。例如，在语义文本相似性任务中，对原始BERT的最后一层进行平均化甚至比对其静态标记嵌入进行平均化更差，但最后一层的句子嵌入比静态标记嵌入的各

爱睡觉的Raki·2022-03-14 07:14

Raki的读paper小记：SimCSE: Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings

Abstract&Introduction&RelatedWork研究任务sentenceembedding已有方法和相关工作面临挑战创新思路用一种非常简单的无监督对比学习方法，来预测自己，仅仅使用标准的dropout作为噪声与以前的工作不同的是，之前的工作将其作为一个三分类任务（蕴含、中性和矛盾），我们利用蕴含对可以自然地作为正向实例的事实实验结论sota我们发现，dropout作为最小的数据增

爱睡觉的Raki·2022-03-14 07:14

论文阅读：（2020版）A Survey on Contextual Embeddings 综述：上下文嵌入

ASurveyonContextualEmbeddings综述：上下文嵌入目录ASurveyonContextualEmbeddings综述：上下文嵌入摘要1简介2目标词嵌入3上下文嵌入的预训练方法3.1通过语言建模进行无监督的预训练3.2监督目标4跨语言多语言上下文嵌入预训练5下游学习5.1下游使用上下文嵌入的方法5.2应对灾难性遗忘5.3多任务微调6模型压缩7分析上下文嵌入8当前的挑战摘要

南有芙蕖·2022-03-08 13:23

2019-01-21 Seq2Seq模型涉及的函数

None,unique=False,initializer=None,regularizer=None,trainable=True,scope=None,reuse=None)该函数将输入的ids，转换成embeddings

七月那个阿瓜呀·2022-02-19 05:24

2018 · ACL · Exploring Semantic Properties of Sentence Embeddings

2018·ACL·ExploringSemanticPropertiesofSentenceEmbeddings想法来源：探索性实验性质文章。价值：可以看出模型到底可以学习了什么。方法：探索了修改句子成分，让模型判断是否是同一个意思。缺点：详细方案：几种句子修改方法；反义：not反义：thereisno同义替换去除从句改成被动形式调换主语顺序绕轴旋转几种embedding表示方案GloVeAver

HelloShane·2022-02-18 17:28

两个矩阵按行做内积

然后求和比如同一行的是一对邻居节点想最大化其embedding内积，就先把两个矩阵分别扩充为n×1×m和n×m×1然后调torch.bmm就得到n×1×1的张量再squeezenode_emb=self.node_embeddings

heishanlaoniu·2022-02-11 09:46

论文笔记：From Word Embeddings To Document Distances

文档相似度（documentsimilarity）是自然语言处理（NLP）领域中比较经典的一个下游任务。基本问题是，给定两个文档，判断它们的内容有多相似。这种判断可以基于多个层次。最低级的就是字符串到字符串的匹配，最高级的就是两篇文档是不是传达了相似的信息。从低级到高级，评判算法给出的相似度的合理性越来越依赖于算法对人类语言的理解，或者说越来越基于“语义”。比如，"Obamaspeakstothe

北魏企鹅·2022-02-10 04:28

FromWord Embeddings To Document Distances-阅读

文本相似度是自然语言处理研究热点之一，论文提出了一种新的衡量文本相似度的方法，WordMover’sDistance(WMD)。此方法利用两个文本的词向量的距离来作为相似度，具体方法将在下文探讨。提出原因常用来表达文本特征的方式有BOW和TF-IDF，但这些特征不能很好的表达特征，当两个向量正交或近似正交时，文本相似度会特别低（thesefeaturesareoftennotsuitablefor

Pluto_wl·2022-02-04 16:43

对【From Word Embeddings To Document Distances】的理解

论文题目：FromWordEmbeddingsToDocumentDistances作者：MattJ.Kusner,YuSun,NicholasI.Kolkin,KilianQ.Weinberger文章发表于32届InternationalConferenceonMachineLearning.1.储备知识1.1EarthMover'sDistanceEarthMover'sDistance(EM

qzlydao·2022-02-03 14:43

人脸识别实战之Opencv+SVM实现人脸识别

项目结构编码新建face_embeddings.py脚本，写入如下代

·2021-12-20 12:15

BERT Word Embeddings

这篇笔记摘自原文：BERTWordEmbeddingsTutorial·ChrisMcCormick(mccormickml.com)加入自己的一些理解。通过一个例子来介绍bertwordembedding:frompytorch_pretrained_bertimportBertTokenizer,BertModel,BertForMaskedLMimporttorchtokenizer=Ber

三方斜阳·2021-12-01 16:09

nn.Embedding

官网地址：Embedding—PyTorchmasterdocumentation函数参数说明torch.nn.Embedding(num_embeddings,embedding_dim,padding_idx

三方斜阳·2021-07-01 09:24

ML-Embeddings-嵌套-机器学习原理

什么是Embedding嵌套？下面是谷歌官方定义：一种分类特征，以连续值特征表示。通常，嵌套是指将高维度向量映射到低维度的空间。例如，您可以采用以下两种方式之一来表示英文句子中的单词：表示成包含百万个元素（高维度）的稀疏向量，其中所有元素都是整数。向量中的每个单元格都表示一个单独的英文单词，单元格中的值表示相应单词在句子中出现的次数。由于单个英文句子包含的单词不太可能超过50个，因此向量中几乎每个

zhyuzh3d·2021-06-20 13:11

论文阅读（一）Zero-shot Recognition via Semantic Embeddings and Knowledge Graphs

续袁·2021-06-19 05:49

HAKE: Learning Hierarchy-Aware Knowledge Graph Embeddings for Link Prediction

LearningHierarchy-AwareKnowledgeGraphEmbeddingsforLinkPrediction2019-12-15AAAI20201Introduction问题：目前的模型大多没有对于语义层级关系（semantichierarchy）进行建模解决方案：引入极坐标系（polarcoordinatesystem），具有更高语义层级的实体具有更小的半径同一语义层级的实体

FlOWING_b425·2021-06-11 15:31

【NLP论文笔记】SimCSE: Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings--random dropout mask（SimCSE）

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2104.08821.pdf基本目录如下：摘要核心思想总结------------------第一菇-摘要------------------1.1论文摘要------------------第一菇-核心思想------------------2.1核心思想------------------第三菇-总结------------------3.

蘑菇轰炸机·2021-06-11 13:45

cs224w（图机器学习）2021冬季课程学习笔记3: Node Embeddings

诸神缄默不语-个人CSDN博文目录cs224w（图机器学习）2021冬季课程学习笔记集合文章目录1.章节前言2.NodeEmbeddings:EncoderandDecoder3.RandomWalkApproachesforNodeEmbeddings4.EmbeddingEntireGraphs5.本章总结6.文中及脚注未提及的其他参考资料本节课slides的下载地址YouTube视频观看地址

诸神缄默不语·2021-05-31 21:47

文献阅读02期：Real-time Personalization using Embeddings for Search Ranking at Airbnb

[文献阅读]Outline：Real-timePersonalizationusingEmbeddingsforSearchRankingatAirbnb推荐理由：该文获得了KDD2018AppliedDataScienceTrack的BestPaper，主要介绍了Embedding技术在Airbnb房源搜索排序中的应用。Airbnb是目前全世界最大的民宿短租平台，整篇文章与Airbnb自身业务特

RaZLeon·2021-05-23 17:57

[Tensorflow]之TensorBoard 入门

Image:展示训练过程中记录的图像Audio:展示训练过程中记录的音频Graphs:展示训练中构建的计算图Distributions:压缩的数据分布图Histogram:展示训练过程中记录的数据的分布图Embeddings

feiyu87·2021-05-16 02:40

[PyTorch]中的随机mask以及根据句子的长度进行mask

defdrop_tokens(embeddings,word_dropout):batch,length,size=embeddings.size()mask=embeddings.new_empty(

VanJordan·2021-05-15 20:28

论文阅读《STEm-Seg: Spatio-temporal Embeddings for Instance Segmentation in Videos》

论文链接：https://arxiv.org/abs/2003.08429STEmSeg是ECCV20上的一篇文章，做的是VideoInstanceSegmentation（VIS），提出了一种可以end-to-end的方法，大大简化了VIS的pipeline，同时在很多数据集上达到了SOTA。过去很多经典的方法都遵循top-down模式，即仿照MOT里的tracking-by-detection

汐梦聆海·2021-04-25 16:39

transformer在图像分类上的应用以及pytorch代码实现

1.2self-Attention1.3transformer的完整结构2.transformers在图像分类上的pytorch代码2.1加载cifar10数据集2.2构建transformers模型2.2.1构建图像编码模块Embeddings2.2.3

halo_wm·2021-04-09 13:57

关于Transformer训练的问题

新建MicrosoftPowerPoint演示文稿(2).jpg按照《TheTheAnnotatedTransformer》教程写下来，卡在了GreedyDecoding部分，回溯发现问题出在两个部分在Embeddings

我的昵称违规了·2021-03-11 19:34

【Pytorch】Pytorch实例：基于词向量的语言模型实现

在Pytorch中，词嵌入使用函数nn.embedding：classtorch.nn.Embedding(num_embeddings,embedding_dim,padding_idx=None,max_norm

CC‘s World·2021-02-15 12:31

【NLP】5计数词向量底层代码编写和gensim word2vec库入门——斯坦福大学CS224n第一次课作业代码复现

基于计数的词向量共现矩阵绘制共现词嵌入图问题1.1：实现distinct_words问题1.2：实现compute_co_occurrence_matrix问题1.3：实现reduce_to_k_dim问题1.4：实现plot_embeddings

Yang SiCheng·2021-02-13 14:04

【NLP】4 gensim word2vec库入门——官方手册embeddings和KeyedVectors

gensimword2vec库官方手册1.Word2vecembeddings1.1简介1.2其它的嵌入1.3使用例程1.4多字ngrams的嵌入1.5预训练模型补充:gensim-data(1)Gensim-data有什么用？(2)它怎么工作？(3)快速入门(4)可获取的数据(5)想要添加一个新的语料库或模型？2.Storeandquerywordvectors2.1为什么使用KeyedVect

Yang SiCheng·2021-02-12 23:13

第二周自然语言处理与词嵌入（Natural Language Processing and Word Embeddings）

第二周自然语言处理与词嵌入（NaturalLanguageProcessingandWordEmbeddings）文章目录第二周自然语言处理与词嵌入（NaturalLanguageProcessingandWordEmbeddings）2.1词汇表征（WordRepresentation）2.2使用词嵌入（UsingWordEmbeddings）2.3词嵌入的特性（PropertiesofWord

aJupyter·2021-02-12 22:30

DEFT: Detection Embeddings for Tracking论文解读

DEFT:DetectionEmbeddingsforTracking论文解读摘要大多数现代多目标跟踪（MOT）系统遵循按检测跟踪的模式，由检测器和将检测关联到轨迹的方法组成。在结合运动和外观特征以提供对遮挡和其他挑战的鲁棒性的跟踪研究方面已有很长的历史，但是这通常伴随着更复杂和更慢的实现的权衡。最近在流行的2D跟踪基准上取得的成功表明，通过使用最先进的检测器和依赖于单帧空间偏移的相对简单的关联，

无人不智能，机器不学习·2021-02-09 19:27

DEFT: Detection Embeddings for Tracking 论文学习

Abstract目前大多数的多目标跟踪系统都是通过检测再跟踪的方式实现，一个目标检测器后面跟着一个关联检测结果的方法。将运动和外观特征结合起来实现跟踪，已经有了很长的历史，对遮挡严重的问题也具有一定的鲁棒性，但是通常所需的算力很高，实现起来比较慢。最近在2D目标追踪基准上所取得的成绩表明，通过一个SOTA检测器和相对简单、仅依赖单帧空间位置的关联方法，我们可以取得很高的分数，显著地超过那些通过外观

calvinpaean·2021-02-09 14:48

文本匹配之bert flow：On the Sentence Embeddings from Pre-trained Language Models

目录论文信息内容解析语义相似度和bert预训练语言模型LM（Languagemodeling）：掩码语言模型MLM（maskedlanguagemodeling）统计共现来表示语义相似各向异性向量与语义相似性BERT-flow动机Motivation基于标准化流的生成模型Flow-basedGenerativeModel实验语义相似SemanticTextualSimilarity无监督实验Uns

阿_牛·2020-12-31 17:54

Double Embeddings and CNN-based Sequence Labeling for Aspect Extraction解析

文章基本信息标题：DoubleEmbeddingsandCNN-basedSequenceLabelingforAspectExtraction作者：HuXu,BingLiu,LeiShuandPhilipS.Yu机构：DepartmentofComputerScience,UniversityofIllinoisatChicago,Chicago,IL,USAInstituteforDataSc

waterdream19·2020-09-16 01:38

论文笔记003-《Entity Alignment between Knowledge Graphs Using Attribute Embeddings》

《EntityAlignmentbetweenKnowledgeGraphsUsingAttributeEmbeddings》更多博客可以关注MyBlog，欢迎大家一起学习交流！1.简介题目：《EntityAlignmentbetweenKnowledgeGraphsUsingAttributeEmbeddings》来源：AAAI-2019链接：https://people.eng.unimelb

Slashyouth·2020-09-16 01:33

Real-time Personalization using Embeddings for Search Ranking at Airbnb

ABSTRACT本文讲述了airbnb如何对用户和房源进行embedding，并应用在搜索排序和相似房源推荐中进行实时个性化，这两个业务在airbnb中贡献了99%的转化。文中的embedding模型针对airbnb的业务进行了很多优化，能捕捉用户的短期和长期兴趣。INTRODUCTION在airbnb，为房东和房客优化搜索结果，意味着给定带有地点和入住日期的查询，平台需要将位置、价格、风格、评论

march_on·2020-09-15 23:19

cs224n笔记04-Contextual Word Embeddings

z1103757047·2020-09-13 20:12

RASA踩坑系列-交互式学习出现Error : This event loop is already running

python-mrasainteractive-mmodels/20200828-110015.tar.gz--endpointsconfigs/endpoints.yml--configconfigs/zh_jieba_supervised_embeddings_config.yml

karmalk·2020-09-12 18:52

Deep clustering:Discriminative embeddings for segmentation and separation 简析

Deepclustering:Discriminativeembeddingsforsegmentationandseparation简析1.使用深度聚类的原因在基于掩蔽的深度学习语音分离框架中，对于说话人相关的任务效果不错，但是对于说话人无关的任务，效果很差，会发生Permutationproblem，即无法确定哪些维度上的信号属于目标声源，哪些维度属于干扰声源。所以针对这个情况，Hershey

Aidanmomo·2020-09-11 00:19

pytorch学习笔记十五：查看模型的层(子模块)的几种方式

__init__()self.embedding=nn.Embedding(num_embeddings=10000,embedding_dim=3,pad

万能的小黑Alex·2020-09-10 10:18

7.Tensorboard可视化，Tensorboard的数据形式, 查看网络运行时候的数据

1.Tensorboard可以记录与展示以下数据形式：标量Scalars图片Images音频Audio计算图Graph数据分布Distribution直方图Histograms嵌入向量Embeddings2

zmjames2000·2020-08-26 16:46

TensorFlow 学习笔记 - 避坑指南 Updating

TensorFlow学习笔记-避坑指南1.TensorFlow实现DeepNN2.TensorBoard加载Embeddings页Hang住3.Optimizer的选择4.根据需要弹性获取GPU资源TensorFlow

David_Hernandez·2020-08-26 13:10

From Word Embeddings To Document Distances - Review

前言：本博文是对论文FromWordEmbeddingsToDocumentDistances(Matt,Yu,Nicholas,Kilian,2015)的一个问题，第一部分是关于Abstract和第一小节的介绍内容。本文第二部分则是对原文第二部分和第三部分的一个简单总结，主要是介绍了一下对于文档分类技术的一个简单的源起和word2vec怎样运用到这个任务当中。本文第三部分，则会讨论算法的核心部分

Andyq1983·2020-08-25 17:10

X-VECTORS: ROBUST DNN EMBEDDINGS FOR SPEAKER RECOGNITION论文翻译

X-VECTORS：稳健的DNN嵌入式，用于声纹识别摘要在本文中，我们使用数据增强来提高深层神经网络（DNN）嵌入对于说话人识别的性能。DNN经过训练以区分说话者，将可变长度的话语映射到我们称为x向量的固定维度嵌入。之前的研究发现，嵌入比i向量更好地利用大规模训练数据集。但是，收集大量用于训练的标记数据可能具有挑战性。我们使用数据增加，包括增加的噪声和回报，作为一种廉价的方法来增加训练数据的数量并

落雪snowflake·2020-08-25 05:28

Learning Attention-based Embeddings for Relation Prediction in Knowledge Graphs

RelationsareImportant尽管传统的GAT在获取网络结构上取得成功，但直接用于KG里是不合适的,因为它忽略KG里很重要的一部分信息——边，即在KG里实体之间的关系（relation）信息。作者认为在KG里，实体起到不同的作用很大程度是依靠与其他实体连接的不同关系！所以论文提出的模型就需要考虑学习到实体eie_iei的不同关系的信息，即需要加入关系向量。即相对于GAT，每一层的输入向

So_weak_yx·2020-08-25 01:12

图表示学习之Node2vec

得到顶点的低维向量表示，homophilyequivalencestructuralequivalencehomophilyequivalence表明直接相连的顶点或是在同一community中的顶点，其embeddings

AGUILLER·2020-08-24 16:46

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