Embeding

OpenAI Sora视频模型技术原理报告解读

•技术细节写得比较泛（防止别人模仿）大概就是用视觉块编码（visualpatch）的方式，把不同格式的视频统一编码成了用transformer架构能够训练的embeding，然后引入类似diffusion

AI周红伟·2024-02-20 08:58

OpenAI Sora视频生成模型技术报告中英全文+总结+影响分析

技术细节写得比较泛（防止别人模仿）大概就是用视觉块编码（visualpatch）的方式，把不同格式的视频统一编码成了用transformer架构能够训练的embeding，然后引入类似diffusion

龙腾亚太·2024-02-20 08:25

Sora专辑|OpenAI Sora视频生成模型技术报告中英全文+总结+影响分析

•技术细节写得比较泛（防止别人模仿）大概就是用视觉块编码（visualpatch）的方式，把不同格式的视频统一编码成了用transformer架构能够训练的embeding，然后引入类似diffusion

明矛顿了·2024-02-20 08:49

深度学习笔记：推理服务

在线推理服务解决的问题样本处理特征抽取(生成)特征抽取过程特征定义通用定义具体定义特征抽取加速Embeding查询NN计算DL框架计算优化图优化量化优化异构计算CodeGen总结参考资料解决的问题模型训练解决模型效果问题

TaoTao Li·2024-02-14 03:58

非内积级联学习

同时非内积相比于向量化召回最终仅将user和item匹配程度表征为embeding内积，非内积召回仅保留itemembedding，不构造user显式表征，而是通过一个打分网络计算用户-商品匹配程度，极大的提升了模型精准度的上限

京东云技术团队·2024-01-31 04:53

大模型系列：OpenAI使用技巧_自定义文本向量化embeding

文章目录0.Imports1.输入2.加载和处理输入数据3.将数据分成训练和测试集4.生成合成的负样本5.计算嵌入和余弦相似度6.绘制余弦相似度的分布图7.使用提供的训练数据优化矩阵。8.绘制训练期间找到的最佳矩阵的前后对比图，展示结果本笔记本演示了一种将OpenAI嵌入定制为特定任务的方法。输入是以[text_1，text_2，label]形式的训练数据，其中label为+1表示这些句子对相似，

愤斗的橘子·2023-12-30 09:37

透彻理解大模型框架：Transformer模型原理详解与机器翻译

注意力，自注意力，transformer研究变迁1、模型结构2、模型encoding过程2.1）注意力机制input=x={x1,x2}输入句子：{thikingmachine}embeding：x1，

雨下成一朵花·2023-11-30 11:42

conda环境module ‘clip‘ has no attribute ‘load‘解决

预测代码，报错如下：Traceback(mostrecentcalllast):File"D:\code\ptcontainer\clip\clipembeding.py",line38,inclip_embeding

智慧医疗探索者·2023-11-23 20:11

深度语言模型-AlBert

Factorizedembeddingparameterization词的embeding长度E，没必要跟特征提取器transformer的隐层向量H长度相等。考虑到词的编码是静态，就本身代表的

南朝容止·2023-09-25 19:42

注意力机制

Query为I，source中的“我”“是”“中国人”都是K，而V代表每个source中输出的contextvector，如果为RNN模型的话就是对应的状态向量；即key与value相同QKV是分别是embeding

十二分热爱·2023-09-11 15:43

自监督学习的概念

先使用原始数据和特征提取器来提取出数据的有效表示．对比方法(即对比学习，ContrastiveLearning)是一类SSL方法:它根据数据增强（例如SimCLR[1]）优化编码器以输出相同数据的不同视图的相似的embeding

mingqian_chu·2023-09-03 21:44

深度学习自然语言处理之卷积神经网络CNN理论与实践

细致的说：就得慢慢分析了，asfollows：第一层：将Embeding进行filter设Embeding大小为：EmbedSize边解释专有名词边讲述过

城市中迷途小书童·2023-08-16 05:07

NLP学习笔记四-word embeding

NLP学习笔记四-wordembedingwordembeding就是一块重头戏了，因为这里做完，我们的数据处理部分也基本上收尾了。下面我们附上一张图：如上图，wordembeding实在我们one-hotword之后才可以进行的，每一步处理技术都是环环相扣的，那么one-hotword之后，每个单词会被表征成一个1xN的向量，这个1xN的向量只有一个元素为1，其他全为0。ptp^tpt矩阵是需要

Mr Gao·2023-06-09 06:31

机器学习特征处理详解与 tensorflow feature_column 接口实战

生成TFrecord和六种方法构建读入batch样本，按照常规机器学习模型pipline的流程来说，我们应该在使用dataset构建好的batch数据上开始分别对读入的各个特征进行处理例如特征数值化、取embeding

算法全栈之路·2023-03-23 07:12

id embeding和属性特征embedding

kongbaifeng·2023-02-06 19:30

tensorflow2.0北大课程笔记（三）

个第一次运算过后输出层RNN预测字母实现代码循环计算过程，连续输入四个字母，预测下一个字母记忆体第一次更新（输入b）第二次更新（输入c）第三次更新（输入d）第四次更新（输入e)最后输出jupyter代码实现embeding

cmzz·2023-01-31 08:17

keras embeding设置初始值的两种方式

随机初始化Embeddingfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportEmbeddingimportnumpyasnpmodel=Sequential()model.add(Embedding(1000,64,input_length=10))#themodelwilltakeasinputanintegermatrixofsize

dejing6575·2023-01-25 07:11

实现transformer的总结

1encoder的构成01embeding层可以根据情况，选择是否进行训练。如果在数据预处理阶段，已经训练过词向量矩阵，此时可以选择不训练直接使用。

weixin_41710583·2023-01-17 16:46

吐血力作综述Graph Embeding 经典好文

吐血力作综述GraphEmbeding经典好文继Goole于2013年在word2vec论文中提出Embeding思想之后，各种Embeding技术层出不穷，其中涵盖用于自然语言处理(NaturalLanguageProcessing

算法全栈之路·2023-01-14 09:42

图解nn.Conv1d的具体计算过程

以下图解了1维卷积的计算过程，特别注意输入、卷积核参数、输出代码实现：注意pytorch中只能对倒数第2维数据进行卷积，因此传参时要转置一下，将需要卷积的数据弄到倒数第2维,这里将embeding的维度进行卷积

zy_like_study·2023-01-14 06:53

Pytorch

文章目录pytorchself.register_buffer(‘my_buffer’,self.tensor)torch.masked_fill_()torch.bmm()nn.Embeding()nn.tensor

宇宙鹏·2023-01-13 06:53

二十八、基于TextCNN的中文文本分类四

模型预测的流程模型预测的流程包括对文本预处理构建预测数据迭代器调用模型完成预测1.2TextCNN文本分类流程准备数据：从THUCNews中抽取了20万条新闻标题，共10个预测类别数据预处理：构建词汇表、文本向量化、按批次读取数据模型构建：输入层->Embeding

智享AI·2023-01-12 14:37

视觉transformer图片处理思路

我们知道，transformer要求将图片分为patch，然后输入网络进行计算，那么我们就需要将二维的图片处理成一维的embeding形式，今天我来给大家介绍一下图片处理的思路。

haohulala·2023-01-04 20:37

tf.nn.embedding_lookup函数以及对嵌入表示的理解

我们用one-hot表示,就有可能使得训练参数过于庞大,而且不能表示不同类别之间的相似度,于是我们想到了嵌入(Embeding)方式

.我心永恒_·2023-01-01 09:02

关于transformer、bert、xlnet、roberta、albert的简要小结

01transformertransformer重要的地方是引入了attention机制，可以得到embeding的token之间的相互关系信息。

weixin_41710583·2022-12-31 17:01

错误处理--CUDA error: device-side assert triggered（很有效）

embeding中词的总数设小了在函数nn.Embedding(vocab_size,embedding_dimension)中参数vocab_size为你字典的总词数，如果在训练中有编号>len(字典

龙今天超越了自己·2022-12-31 12:18

VIT学习（三）

输入的图片经过patch_embeding，切分成imagetokens送入Encoders，最后带有特征的数据经过head（softma

me jun·2022-12-30 00:55

Swim_transformer

Swim_transformermodel整体架构首先图片经过Patch_Embeding操作，将图片分成patch，和vit前置操作一样，只不过这个大小是4*4将得到的patch图片送入Stage,每个

微凉code·2022-12-27 14:59

基于Keras的word2vec词向量训练和embeding

gensim实现Word2Vec由于网上很多都只是介绍了如何训练Word2Vec，没有具体介绍在训练完后，利用训练好的词向量进行wordembeding，因此本文将从Word2Vec的训练开始，到embeding

'Humz·2022-12-17 00:24

Embeding技术：word2vec Parameter Learning Explained

参考链接论文链接：https://arxiv.org/pdf/1411.2738v4.pdf一、主要内容：word2vec模型：CBOW模型：continuousbag-of-wordSG模型：skip-gram优化技术：分层softmax：hierarchicalsoftmax负采样：negativesampling二、CBOW模型：1、One-wordcontext模型：模型图：上图是一个全连

菜小白—NLP·2022-12-17 00:46

Embeding层与Word2Vec的区别？

在做nlp过程中，需要对单词或者句子用词向量进行表征。因此产生了像embedding、word2vec等词向量方法。embedding层：embedding的本质是一个矩阵，单词的独热编码与该矩阵相乘，得到词向量模型，作为后续网络层对输入。它更像是一个基于神经网络层的encoding-decoding过程。它是一个网络层，跟随整个模型一起训练。从embedding的作用上理解，它是将原始词向量映射

€curry·2022-12-17 00:45

中文拼写检查-Dynamic Connected Networks for Chinese Spelling Check

模型结构（1）汉字编码器：Roberta（2）PinyinEnhancedCandidateGenerator拼音加强的候选汉字生成器pi是拼音embeding(将不含声调的拼音当作一个整体，进行编码)

旺旺棒棒冰·2022-12-15 14:31

深度盘点：基于双塔结构的推荐模型总结

双塔上线有多方便，真的是谁用谁知道，user塔做在线serving，item塔离线计算embeding建索引，推到线上即可。

机器学习社区·2022-12-14 13:31

pytorch conv1d原理说明

原理说明总结：conv1d对最后一个维度进行卷积，以文本为例，conv1d是将文本的序列维度和embedding维度进行压缩，序列长度这一维按照正常卷积，embeding这一维由设置根据输出的outchannel

艾鹤·2022-12-04 13:33

Transformer算法理解（1）-位置编码

学习Transformer按照这个图从左到右，从encoder到decoder逐层解析，首先一个序列输入inputs经过embeding词嵌入之后，加上了PositionalEncoding。

jin_tmac·2022-12-02 18:40

Bert的pooler_output是什么？

BERT的两个输出在学习bert的时候，我们知道bert是输出每个token的embeding。

iioSnail·2022-11-25 02:16

Pytorch 中 Embedding 类详解

在NLP领域，可以使用Pytorch的torch.nn.Embeding()类对数据进行词嵌入预处理。关于词嵌入的解释这里就不做解释咯，不明白的阔以先出门左拐找百度。

地球被支点撬走啦·2022-11-22 14:17

swin_transformer源码详解

本文假设输入图像大小为（224,224,3）整体架构对于一张224*224的图像，首先，经过4*4的卷积，将图像维度化为4,56,56,128的特征图，对特征图维度进行变换，得到4*3136*128的图像，即对图像进行了embeding

樱花的浪漫·2022-11-21 12:36

VIT和Swin Transformer

代码和模型基础以timm包为代码基础，VIT模型以vit_base_patch16_224作为模型基础2模型结构2.1输入的图像B∗3∗224∗224B*3*224*224B∗3∗224∗224，第一步patch_embeding

qq_41131535·2022-11-21 12:06

Vision Transformer(ViT)及后续工作

VisionTransformerViT及后续工作前言VisionTransformer网络结构Embeding层EncoderMLPHeadHybrid网络结构实验结果不足与改进前言《AnImageisWorth16x16Words

球场书生·2022-11-19 07:17

推荐算法炼丹笔记：Facebook向量召回双塔模型

作者：十方，公众号：炼丹笔记不知道多少人还记得《做向量召回AllYouNeedis双塔》那篇，那篇介绍了国内外各个大厂做召回的用的双塔模型，其中提到一篇《Embeding-basedRetrievalinFaceBookSearch

炼丹笔记·2022-09-26 09:51

Vision Transformer模型简述（图像分类篇）

1001.2014.3001.5509模型的组成简单而言，模型由三个模块组成：LinearProjectionofFlattenedPatches（嵌入层）TransformerEcoderMLPHead(用于分类)embeding

ToolMan萤火虫·2022-03-18 05:09

我的NLP实践之旅04

首先，模型做的第一步是将文本序列中所有词进行了Embeding，然后将词向量叠加，组成句子向量，之后放入神经网络进行训练。如上图所示，FastText通过神经网络的隐藏层进行分类输出！二、FastT

m0_37671786·2020-08-23 22:39

我的NLP实践之旅

我的NLP实践之旅零基础入门NLP-新闻文本分类比赛介绍赛事数据评价标准结果提交赛题理解one-hot介绍embeding介绍LSTM介绍结语首先，介绍一下个人情况吧。