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One-Hot
Word2Vec之CBOW详解
一、输入层Inputlayer1、输入的是
One-hot
编码的vector。什么是
One-hot
编码?
One-hot
编码又称一位有效编码,是将文字数字化的过程。
Feather_74
·
2023-01-09 03:42
NLP自然语言处理
word2vec
人工智能
nlp
1024程序员节
Word Embedding (word2vector)
wordrepresent(word2vec)1-of-NEncoding cv中的
one-hot
。如果1w个单词,vector的维度也是1w。每个vector只有一个维是1,其余是0。
卢容和
·
2023-01-08 15:00
NLP
深度学习
人工智能
word embedding
one-hot
表示方式很直观,但是有两个缺点,第一,矩阵的每一维长度都是字典的长度,比如字典包含10000个单词,那么每个单词对应的
one-hot
向量就是1X10000的向量,而这个向量只有一个位置为1
qq_27481087
·
2023-01-08 14:27
人工智能
nlp
word
embedding
FNN——用矩阵分解完成Embedding层初始化
输入层和Embedding神经元是全联接的,即每条相连的边上都存在一个参数w,若输入时采用
one-hot
编码,可想w数量及其庞大。2.收敛速度慢。
zzzzzBelial
·
2023-01-08 07:36
机器学习
深度学习
机器学习
人工智能
2020 AI 算法工程师常见知识点整合
写在前面机器学习流程基本概念数据从数据到答案将原始数据映射到特征模型:数据关系的近似描述高屋建瓴1.特征工程预处理:将原始数据变为特征向量1.数值变量:归一化/标准化处理1.1归一化/标准化1.2L1/L2范数标准化2.分类变量:
one-hot
Robin_Pi
·
2023-01-08 06:27
机器学习(ML)
深度学习(DL)
面试准备
深度学习
机器学习
面试
刘二大人 PyTorch深度学习实践 笔记 P12 循环神经网络(基础篇)
)一、基本概念1、Basic_RNN2、RNNCell二、RNN的两种实现方式1、RNNCell单元模块的实现2、直接使用RNNCell的实现3、使用RNNCell实现RNN4、直接使用RNN实现5、
one-hot
小白*进阶ing
·
2023-01-07 17:40
刘二大人
PyTorch深度学习实践
深度学习
pytorch
rnn
踩实底子|每日学习|02-特征工程和文本特征提取【下】
前文说到,特征工程是为了预测结果数据的处理步骤,也简单用了一两个实例说明了文本特征的提取,其中字典特征提取和文本特征主要是将特征数据化,也就是
one-hot
编码。
云胡实验室
·
2023-01-07 15:05
数据挖掘与分析
搞算法不要面子的啊
自然语言处理
机器学习
jieba
特征值化
文本特征提取
关于pytorch中的交叉熵损失函数
分类时标签没有转化为
one-hot
向量,而是作为序号。假如一共有3类,标签序号为0,1,2。softmax得到的向量为[0.7,0.2,0,1],真实标签为1。
明日何其多_
·
2023-01-06 15:34
pytorch
手把手教你为神经网络编译器CINN增加
One-Hot
算子
本文将由李健铭分享其开发过程,手把手教大家为神经网络编译器CINN增加
One-Hot
算子。
飞桨PaddlePaddle
·
2023-01-06 12:27
Python文本处理(1)——文本表示之词袋模型(BOW)(2)
上一篇总结了文本处理最基础的
one-hot
编码,这篇再来整理下基础的词袋模型(bagofword),以供复习(对应1127_文本处理之词袋模型(BOW))概述文本text=['TodayisFridayitisSunny
Robin_Pi
·
2023-01-06 10:35
文本处理
自然语言处理
nlp
机器学习
PyTorch深度学习实践(十三)循环神经网络高级篇
做一个分类器,现在有一个数据集,数据集里有人名和对应的国家,我们需要训练一个模型,输入一个新的名字,模型能预测出是基于哪种语言的(18种不同的语言,18分类),在自然语言处理中,通常先把词或字编程一个
one-hot
此生辽阔
·
2023-01-06 07:05
深度学习
1024程序员节
交叉熵损失函数和似然估计_交叉熵和极大似然估计的再理解
是
one-hot
编码的标签向量。例如对于一个天气4分类问题
普和司
·
2023-01-05 14:31
交叉熵损失函数和似然估计
python torch exp_在Pytorch中使用样本权重(sample_weight)的正确方法
step:1.将标签转换为
one-hot
形式。2.将每一个
one-hot
标签中的1改为预设样本权重的值即可在Pytorch中使用样本权重。
weixin_39926402
·
2023-01-05 03:21
python
torch
exp
[CPNet]-理想亲和图的生成以及作用——Blank
文中理想亲和图由Groundtruth下采样后,又采用
One-Hot
编码方式生成。其中GroundTruth为原图片大小,其中每个像素位置不再是像素值,而是该像素所在的类别。
cfsongbj
·
2023-01-04 20:31
计算机视觉
机器学习
神经网络
python pandas将分类变量转化为虚拟变量(哑变量)
)data.DepartmentDepartment代表员工所在部门,Sales销售部,Research&Development研发部,HumanResources人力资源部下面将其转化为虚拟变量或者
one-hot
曹文杰1519030112
·
2023-01-04 14:54
python
数据分析
一文读懂深度学习中文本处理的4种方式
常见的文本处理方式有独热编码(
one-hot
),词袋法(Bagofwords),TF-IDF和词向量(Word2Vec)这4种,我们分别为大家解释。二、文本处理方式之独热编码(
one-hot
)首先
L先生AI课堂
·
2023-01-04 11:17
机器学习
深度学习
人工智能
自然语言处理
NLP:预训练
1.1独热编码(
one-hot
)简介:假设某个词典的大小为N;词典中的词从0—N-1的整数进行表示;现将词典中的每个单词用长度为N的向量进行表示。例如:“我叫菜虚空”为一
菜虚空
·
2023-01-03 17:01
NLP
自然语言处理
机器学习
人工智能
Pytorch 深度学习实践 第9讲--刘二大人
2、y的标签编码方式是
one-hot
。我对
one-hot
的理解是只有一位是1,其他位为0。(但是标签的
one-hot
NCUTer
·
2023-01-03 14:21
Pytorch
pytorch
神经网络
深度学习
NLP[3] - [Word Embedding系列] : LSA(Latent Semantic Analysis)
本《WordEmbedding系列》文章包括:(1)
One-hot
编码(2)WordEmbedding(3)LSA(LatentSemanticAnalysis)(4)Word2vec的CBOW模型(5
ZhuNian的学习乐园
·
2023-01-02 14:42
NLP
nlp
【码】Softmax回归代码
来源:动手学-深度学习-softmax回归1.把标签y表示为
one-hot
编码这点要时刻牢记,在代码中有体现。
one-hot
编码:类别对应的分量设置为1,其他分量设置为0。
soleillllling
·
2023-01-02 13:23
每天码一点
【线性神经网络】softmax回归
one-hot
编码一般用于分类问题,其特征是离散的很简单,用n个状态表示表示n个特征,其中只有一个状态取值为1,其他全为0交叉熵使用真实概率与预测概率的区别来作为损失损失函数均方损失L2Loss绿色曲线是似然函数
PBemmm
·
2023-01-02 13:48
动手学深度学习
回归
机器学习
算法
【李沐】 softmax回归的代码
对于一个样本使用它的
one-hot
标签能获得它的正确分类的概率,方便后面使用交叉熵:cmp=y_hat.type(y.dtype)==y对于yhat中的每一行,也就是每一张图片,找到它的最大值,并且用它的
é«
·
2023-01-02 13:47
李沐《动手学深度学习》
回归
机器学习
人工智能
EDA常用步骤
个样本删除不需要的数据修改列名改变变量属性合并不同dataframe缺失值众数插补均值插补中位数插补直接删除缺失值重复数据1.查看重复行2.删除重复行异常值分类数据数量化性别变量转换为1、0单热变量:
one-hot
giao客
·
2023-01-02 07:58
数据分析
python
人工智能
吴恩达《机器学习》——Logistic多分类与神经网络
One-Hot
向量Python实现2.神经网络(NeuralNetwork,NN)神经网络前馈传播Python实现3.基于PyTorch框架的网络搭建数据集、源文件可以在Github项目中获得链接:https
Ace2NoU
·
2023-01-02 07:26
机器学习
分类
神经网络
python
吴恩达
词向量维与词典大小_word2vec原理 以及词向量构建中的一些体会
早期的词向量选择使用
one-hot
编码,就是先构建出语料中的词典,然后每一个词的向量为该词序号为一,其余位为零,长度为词典大小的一个稀疏向量,可以想像,这样一组向量相当于每个向量占一个坐标轴,那么向量会很稀疏
Rachel瑞小秋
·
2023-01-01 13:35
词向量维与词典大小
tf.nn.embedding_lookup函数以及对嵌入表示的理解
假设有一组分类,总共有5个类别,我们对所有类别进行哑编码(
one-hot
),则编码后[1,0,0,0,0]为类别1,[0,1,0,0,0]为类别2,[0,0,1,0,0]为类别3,[0,0,0,1,0]
.我心永恒_
·
2023-01-01 09:02
深度学习
tensorflow
tensorflow
嵌入查表
embedding = torch.nn.Embedding(10, 3)
embedding=torch.nn.Embedding(10,3)通过wordembedding,就可以将自然语言所表示的单词或短语转换为计算机能够理解的由实数构成的向量或矩阵形式(比如,
one-hot
集电极
·
2023-01-01 09:29
python随笔
一文读懂Embedding
**二、
One-Hot
编码三、**怎么理解Embedding****四、WordEmbedding**一、什么是Embedding?“Embedding”直译是嵌入式、嵌入层。
巴扎嘿呀
·
2023-01-01 08:14
知识图谱
机器学习
算法
人工智能
嵌入空间的概念解释及原理
嵌入空间(EmbeddingSpace)在引入嵌入空间这个概念之前,我们先了解两个与之相关的概念,局部表示和分布式表示:局部表示局部表示通常可以表示成
one-hot
向量的形式,例如对于颜色我们可以使用不同名字来命名不同颜色的方式进行表示
搬砖小孩Superme
·
2023-01-01 08:13
零试学习
机器学习
NNLM-pytorch
首先先将前n-1个词用
one-hot
表示,然后使用投影矩阵降维,再将降维后的n-1个词的表示拼接起来,2003年提出Bengio将神经网络引入语言模型的训练中,并得到了词向量这个副产物。
weixin_44522477
·
2022-12-31 12:47
论文
pytorch
深度学习
自然语言处理
机器学习笔记 十:基于神经网络算法的数据预测
目录1.数据导入及y样本集的处理2.前向传播算法实现(正则化)3.后向传播算法4.最小化目标函数(costfunction)5.预测新样本本次的数据集为手写体数据1.数据导入及y样本集的处理
one-hot
Amyniez
·
2022-12-30 16:19
机器学习
机器学习
神经网络
算法
Graph embedding
为什么要有Graphembedding在图上要表示一个节点,可以使用
one-hot
来表示,而使用这种方法有两个缺点:如果节点数量比较多,那么n维的
one-hot
会非常稀疏;使用
one-hot
丢失了节点在图上的连接信息
vincent_hahaha
·
2022-12-30 14:34
GNN
GNN
数据预处理:独热编码(
One-Hot
Encoding)和 LabelEncoder标签编码
离散特征的编码分为两种情况:1、离散特征的取值之间没有大小的意义,比如color:[red,blue],那么就使用
one-hot
编码2、离散特征的取值有大小的意义,比如size:[X,XL,XXL],那么就使用数值的映射
嘿呀嘿呀 拔罗卜
·
2022-12-30 12:47
数据预处理:独热编码(
One-Hot
Encoding)和labelEncoder标签编码
离散特征的编码分为两种情况:1、离散特征的取值之间没有大小的意义,比如color:[red,blue],那么就使用
one-hot
编码2、离散特征的取值有大小的意义,比如size:[X,XL,XXL],那么就使用数值的映射
独自凌寒
·
2022-12-30 12:46
机器学习
Ubuntu
机器学习算法简介
数据预处理--独热编码(
One-Hot
Encoding)和 LabelEncoder标签编码
离散特征的编码分为两种情况:1、离散特征的取值之间没有大小的意义,比如color:[red,blue],那么就使用
one-hot
编码2、离散特征的取值有大小的意义,比如size:[X,XL,XXL],那么就使用数值的映射
lgy54321
·
2022-12-30 11:10
机器学习面试
机器学习算法
NLP
【机器学习】
one-hot
编码
one-hot
编码的思想就是将离散特征变成向量假设特征有三种取值{,,},这三种取值等价,如果我们使用1,2,3三个数字表示这三种取值,那么在计算时就会产生偏差,有一些涉及距离度量的算法会认为,2和1离得近
littlebamboo小竹子
·
2022-12-30 11:40
机器学习
机器学习
python
sklearn
【python】pd.get_dummies进行
one-hot
编码
离散特征的编码分为两种情况:1、离散特征的取值之间没有大小的意义,比如color:[red,blue],那么就使用
one-hot
编码2、离散特征的取值有大小的意义,比如size:[X,XL,XXL],那么就使用数值的映射
brucewong0516
·
2022-12-30 11:09
python
python
编码
matrix
pandas
one-hot编码
快速看懂tf2.0-tf.keras.layersEmbedding()使用方法
比如最容易理解的
one-hot
编码。但在实际应用当中,将特征转换为
one-hot
编码后维度会十分高。
__kirito__
·
2022-12-30 11:25
自然语言处理
tensorflow
深度学习
机器学习
神经网络
数据挖掘-4.Pandas高级
np.nan2.3不是缺失值nan,有默认标记的3小结2高级处理-数据离散化学习目标1为什么要离散化2如何数据的离散化3股票的涨跌幅离散化3.1读取股票的数据3.2将股票涨跌幅数据进行分组3.3股票涨跌幅分组数据变成
one-hot
开心码农小王。
·
2022-12-30 09:51
机器学习
数据挖掘
数据分析
python
CS224n自然语言处理(一)——词向量和句法分析
文章目录一、词向量1.WordNet2.One-hot编码(1)单词的
One-hot
编码(2)句子的
One-hot
编码3.Word2Vec(1)连续词袋模型(CBOW)(2)skip-gram(3)负采样
李明朔
·
2022-12-29 23:59
自然语言处理
自然语言处理
自然语言处理——词向量词嵌入
one-hot
存在维度方面的问题以及无法表示词和短语之间的相似性。 WordNet: WordNet是一个由普林斯顿大学认识科学实验室在心理学教授乔治·A·米勒的指导下建立和维护的英语字典。
aodai3526
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2022-12-29 23:21
人工智能
数据结构与算法
数据库
5 | PyTorch加载真实数据:图像、表格、文本,
one-hot
在实际的工作中,常见的机器学习处理的数据大概分成三种,一种是图像数据,图像数据通常是RGB三通道的彩色数据,图像上的每个像素由一个数值表示,这个其实比较容易处理;一种是文本数据,文本数据挖掘就是我们通常说的自然语言处理,文本数据首先是非结构化的,同时我们需要把文本数据表示成数值,这得花一些功夫;还有一种就是结构化的数据,结构化数据比如说一张excel数据表,每一列代表一个特征,具体到它的值可能是数
机器学习之禅
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2022-12-29 21:22
从0开始学PyTorch
人工智能
机器学习
深度学习
pytorch
python
Transformer 自注意力机制 及完整代码实现
词嵌入(WordEmbedding)将输入单词用
One-Hot
形式编码成序列向量,向量长度就是预定义的词汇表中拥有的单词量。
山上的小酒馆
·
2022-12-29 15:50
计算机视觉
transformer
深度学习
自然语言处理
Recurrent Neural Network - 从零开始实现循环神经网络(RNN循环神经网络)
文章目录核心概念Step1:加载数据集Step2:独热编码(
one-hot
编码)Step3:初始化模型参数Step4:循环神经网络模型Step5:预测Step6:梯度裁剪Step7:训练小结核心概念循环神经网络与多层感知机网络的核心区别是
Gaolw1102
·
2022-12-27 22:01
深度学习
#
动手学深度学习----学习笔记
Tensorflow框架搭建全连接神经网络训练手写数字mnist数据集
损失将以动态折线图方式展示全连接神经网络如图所示:Mnist数据集是0-9十个数字构成的图片形式的数据集,每张图片是28*28的大小在这里插入图片描述导入tensorflow中带的mnist数据集,以
one-hot
燕小硕
·
2022-12-26 10:19
神经网络
tensorflow
深度学习
python
机器学习
数据预处理_编码
一、
one-hot
二、label标签编码“”"CreatedonSunDec2511:57:072022@author:niuzhen“”"#一、one——hot编码,将特征向量中的特征进行编码,并得到索引值
niuyongliang110
·
2022-12-26 10:41
机器学习
python学习
python
numpy
NLP常见语言模型及数据增强方法总结
文章目录一、NLP常见语言模型1、词的离散表示1、
One-hot
编码(独热编码)2、BagofWords(BOW,词袋模型)3、N-gram语言模型2、词的分布式表示1、共现矩阵(Co-currenceMatrix
2201_75499313
·
2022-12-26 04:42
机器学习
自然语言处理
语言模型
普通数据改为onehot编码,onehot转换为普通数据
一维数组转
one-hot
编码方法一:fromsklearn.preprocessingimportOneHotEncoderenc=OneHotEncoder()enc.fit(train_label)
irrationality
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2022-12-25 22:42
机器学习
python
深度学习
numpy
【深度学习图像识别课程】神经网络系列:(2)keras框架学习和学生录取实战
目录:一、神经网络框架学习二、项目实战:学生录取1、数据读入2、画图看数据分布3、对rank进行
one-hot
编码4、GPA/GRE归一化5、切分训练集、测试集6、生成特征、目标7、定义模型8、训练模型
有石为玉
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2022-12-25 08:52
keras
学生录取
Sequential模型
深度学习相关杂乱知识
如果你的targets是
one-hot
编码,用categorical_cr
yiteeee
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2022-12-24 16:54
编程基础知识
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