one-hot 第12页

从One-hot, Word embedding到Transformer，一步步教你理解Bert

zenRRan前言：没进交流群的小伙伴注意啦！扫描下面群二维码和我的个人二维码即可！群二维码我的二维码作者|张贵发转载自AINLP文章目录NLPWordEmbeddingRNN/LSTM/GRUseq2seqContextualWordEmbeddingtransformer:bertNLPNLP：自然语言处理（NLP）是信息时代最重要的技术之一。理解复杂的语言也是人工智能的重要组成部分。而自go

zenRRan·2022-11-15 09:11

NLP小白学习路线(2)——Glove模型

上一篇我们讲到了，怎么让计算机理解人类的语言，那就是构建让计算机可以理解的one-hot向量，但是由于语料库太庞大，one-hot容易导致维度灾难，并且不能计算词之间的相似性，所以我们引入了WordEmbedding

yuting_·2022-11-14 12:02

机器学习流程

JSON获取数据（spark）数据集分类将本地数据导入spark连接pyspark创建RDD或DataFrom二数据的基本处理数据去重缺失值处理异常值处理数据集分割数据抽样三特征工程特征提取数据离散化和one-hot

劫径·2022-11-12 11:19

【DL学习笔记10】《深度学习进阶——自然语言处理》——ch03: word2vec

目录1.基于推理的方法和神经网络神经网络中单词的处理方法2.简单的word2vecCBOW模型的推理与学习3.学习数据的准备上下文和目标词转化为one-hot表示数据预处理总结4.CBOW模型的实现5.

yierrrr·2022-11-10 10:34

【李宏毅】深度学习——作业1-Covid-19(Regression)

任务描述目标：预测COVID-19给出过去三天在美国的一些州的统计的一些人的资料和阳性的比例（无第三天的），预测第三天阳性的比例这些统计信息包括40个州，每个州都用一个one-hot向量编码，并且给出了这些人的一些基本状况

头发没了还会再长·2022-11-09 12:40

word2vec

词向量生成1onehot根据字典中单词的个数构造向量，对于第i个单词其第i个维度的值为1，其余赋值为0，one-hot的维度由词库的大小决定缺点：1所有向量的点积都为0，都是正交的，无法得出彼此之间的相似性

A52091·2022-11-08 10:14

【深度学习进阶-自然语言处理】第一章：神经网络的复习

1.数据集先看一下数据集：该数据一共300行，x是输入数据，t是标签，是一个三维的one-hot向量。

偷熊的小糖·2022-11-08 10:07

OneHotEncoder函数

一、函数功能与参数将分类特征编码为one-hot数字数组。这个转换器的输入应该是一个类似数组的整数或字符串，表示分类（离散）特征所采用的值。

BlackStar_L·2022-11-05 07:46

特征工程-特征提取（one-hot、TF-IDF）

文章目录简介字典特征提取文本特征提取英文中文TF-IDF图像特征提取简介特征工程是机器学习中的第一步，会直接影响机器学习的结果。可以说数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限。特征工程包括特征提取、特征预处理和特征降维等。特征提取是将数据（如⽂本、图像等）转换为可⽤于机器学习的数字特征。对计算机来说，如ASCII编码理解字符更直观，使用二进制表示数字等，对人来说更直观的表达方式

吾仄lo咚锵·2022-10-28 07:24

NLP-文本表示-词向量

one-hot：它忽略了词之间

大虾飞哥哥·2022-10-27 07:29

NLP学习笔记01-词向量

one-hot来编码字典比如一个汉语字典有3个单词“(index:0)吃饭”、“(index:1)睡觉”、“(index:2)打牌”构成，则one-hot编码结果如下：单词one-hot编码吃饭001睡觉

多少学一点吧·2022-10-27 07:53

【自然语言处理】词向量

【传统的语义向量表示方法】one-hot：每个词表示为一个很长的向量，向量的维度是词表大小，其中只有一个维度的值为1，其它元素为0.词袋模型(BOW)：将语料库中所有词语装进一个袋子里，不考虑其词法和语序的问题

CC‘s World·2022-10-27 07:22

NLP入门-词向量

前言：本文总结了介绍了词向量的两种表示方式：one-hot表示和分布式表示目录one-hot表示（离散式表示）分布式表示分布式表示的优点：分布式表示-word2vec在自然语言处理任务中，首先要考虑字、

三三木木七·2022-10-27 07:49

bert获得词向量_词向量详解：从word2vec、glove、ELMo到BERT

各种词向量的特点：One-hot：维度灾难and语义鸿沟矩阵分解(LSA)：利用全局语料特征，但SVD求解计算

weixin_39589557·2022-10-25 07:09

word2vec是如何得到词向量的？

得到你想要的processedcorpus之后，将他们的one-hot向量作为word2vec

元宇宙iwemeta·2022-10-21 20:34

词向量介绍以及Word2Vec的pytorch实现

通常，有两种表示方式：one-hot表示和分布式表示one-hot表示把每个词表示为一个长向量。这个向量的维度是词表大小，向量中只有一个维度的值为1，其余维度为0，这个维度就代表了当前的词。

郑不凡·2022-10-21 20:33

动手深度学习PyTorch（十二）word2vec

独热编码独热编码即One-Hot编码，又称一位有效编码，其方法是使用N位状态寄存器来对N个状态进行编码，每个状态都有它独立的寄存器位，并且在任意时候，其中只有一位有效。

Alex、木易·2022-10-21 20:29

One-hot编码，状态机使用

One-hot编码One-hot编码也是状态机设计中常用的编码，在one-hot编码中，对于任何给定的状态，其状态向量中只有1位是1，其他所有位的状态都为

狮子座硅农（Leo ICer）·2022-10-19 14:46

标准化，归一化，二值化，One-Hot，卡方检验选取重要特征，主成分分析，缺失值和异常值处理

1.特征处理1.标准化处理导入包fromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromsklearn.datasetsimportload_irisiris.data为数组iris=load_iris()std=StandardScaler()c=std.fit_transform(iris.data)c2.归一化fromsklearn.preproce

最低调的奢华·2022-10-18 14:30

简单CNN卷积神经网络搭建 TensorFlow

其中Y_training与Y_test两个标签数据均为one-hot类型数据即【0,0,1,0,0】这种数据。如果你的标签数据是int型整数的话，可以用如下代码改写为one-hot类型。

Time间依旧流失·2022-10-17 22:18

NLP | word2vec图文详解及代码

在一个常规的one-hot编码向量中，所有单词之间的距离都相同，即使它们的含义完全不同，丢了编码中的位置信息。使用Word2Vec等词嵌入方法，生成的向量可以更好地维护上下文。

夏天｜여름이다·2022-10-16 08:13

[深度概念]·Softmax优缺点解析

在CNN的分类问题中，我们的groundtruth是one-hot形式，下面以四分类为例，理想输出应该是（1，0，0，0），或者说（100%，0%，0%，0%），这就是我们想让CNN学到的终极目标。

小宋是呢·2022-10-14 07:43

深度学习 Day 15——利用卷神经网络实现好莱坞明星识别

2、损失函数类型3、One-Hot编码4、早停与保存

-北天-·2022-10-13 07:49

1012循环神经网络 RNN 的实现

对于字符串来说，需要先“按token分割文本行”，然后“按出现的频率给每个token编号”，得到“编码后的文本”和“词表vocab”，再进行训练或预测；另外，在数据传入网络前，需要对每个token进行one-hot

不玩游戏的小菜鸡·2022-10-12 19:30

【word2vec】python读取pdf文件，通过词向量寻找相关词语

（1）one-hot编码，比较常用的一种编码方式，又叫独热编码。对于一个有n个词语的序列，建立一个有n项的数组，将其中一项，记为1，其他n-1项记为0。

⁠脱欢·2022-10-02 11:21

词嵌入（Word Embedding）原理详解

通常情况下可以使用one-hot向量来表示单词，但是one-hot向量长度为单词表所有单词的个数，数量过于庞大，并且各个单词之间相似度为0，这与我们日常生活是很不符的（不同的单词之间可能会比较相近，在文本中经常在一起出现

生信小兔·2022-10-02 07:13

Word2vec词向量文本分析详解

CSDN话题挑战赛第2期参赛话题：学习笔记Word2vec词向量文本分析详解一、Word2vec简介在NLP领域中，词向量是一项非常重要的技术，词向量表示中，最有名也是最简单的算法是one-hot，one-hot

敷衍zgf·2022-10-02 07:55

NNDL 作业1：第二章课后习题

举个例子，若有类型，使用one-hot编码，，无论是预测为还是，loss都一样。但在实际中，有可能使用decode之后的结果计算。当MSE和交叉熵同时应用到多分类场景下时，（标签的值为1时表示属于此

Sun.02·2022-10-02 07:47

softmax回归与交叉熵损失crossentropy的详细推导

目录（1）softmax（2）one-hot编码（3）交叉熵crossentropy（1）softmax对于一个多分类问题，经过隐藏层的计算（式1），输出是对应类别的得分。

山上的小酒馆·2022-10-01 07:44

softmax与交叉熵

内容预览一、期望(Expect)二、熵(Entropy)三、相对熵(KL散度)四、交叉熵(Crossentropy)五、Softmax六、One-hot编码一、期望(Expect)随机变量的均值：E(x

懒竹子bamboo·2022-10-01 07:17

python sklearn preprocessing OneHotEncoder 独热编码 One-Hot

文章目录一、One-Hot简介二、小案例2.1加载库2.2随机生成数据集-->dataframe2.3通过LabelEncoder将分类变量打上数值标签2.4进行one-hot编码2.5转成dataframe

数据分析小鹏友·2022-09-30 13:01

pytorch-词嵌入基础

词嵌入基础我们在“循环神经网络的从零开始实现”一节中使用one-hot向量表示单词，虽然它们构造起来很容易，但通常并不是一个好选择。

胖虎艾春辉·2022-09-24 07:47

DL10 - 词研讨

ThisarticlewaswritedtotakenotemystudyofMachineLearningonCousera.部分借鉴于博客词嵌入one-hot编码這樣的表示法有個弱點是它將每個字詞獨立看待無法讓演算法能

五秒咖喱棒·2022-09-24 07:42

Fsm3onehot

One-hot状态机编码保证恰好有一个状态位为1。这意味着可以通过仅检查一个状态位而不是所有状态位来确定状态机是否处于特定状态。通过检查状态转换图中每个状态的输入边，这导致了状态转换的简单逻辑方程。

IC2ICU·2022-09-18 10:12

【sklearn】数据预处理之独热编码（含两种实现方式+代码理解）

旅途中的宽~·2022-09-17 15:00

【PyTorch】深度学习实践之 RNN基础篇——实现RNN

DNN2.RNN3.RNNCell具体计算过程4.Pytorch实现RNN4.1创建RNNcell再写循环4.2直接调用RNN5.多层RNN6.案例6.1使用RNN_cell6.2使用RNN7.独热向量one-hot

zoetu·2022-09-17 09:06

机器学习笔记-数据预处理-数据编码

机器学习笔记数据预处理-特征数据编码1.LabelEncoder(进行数据自编码)2.map(进行字典的数字编码映射)3.OnehotEncoder(进行one-hot编码)数据预处理-特征数据编码特征数据一般分为数值特征和对象特征

手磨程序·2022-09-17 07:52

深度学习笔记09_机器学习数据预处理

例如，one-hot编码将其转换为float32格式的张量。值标准化一般的值标准化做法对每个特征分别做标准化，使其均值为0、标准差为1。例如，图像数据被编码为0~255范围

瓦力人工智能·2022-09-17 07:19

机器学习-特征工程总结

机器学习特征工程总结归一化和标准化有什么区别特征工程一般怎么做如何进行特征筛选连续特征离散化的作用特征数值分布比较稀疏如何处理正负样本不均衡如何处理海量类别型特征如何处理id类特征one-hot编码后维度过高如何处理

城阙·2022-09-15 07:49

【NLP】NLP基础知识

序列标注4序列标注关键算法：5序列标注应用：5.1新词发现：5.2领域中文分词5.3命名实体识别5.4依存句法分析（帮助句法分析）自然语言处理的步骤2：句法分析1主题模型与特征提取1.0简单文本表示（one-hot

Koma_zhe·2022-09-07 08:02

Pytorch深度学习实践（b站刘二大人）P13讲 (RNN循环神经网络高级篇)

RNN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

努力学习的朱朱·2022-09-02 14:51

word2vec详解

二、word2vec的具体实现方法+、独热One-hot简单来说就是借助词表，将词表中

欧菲斯集团·2022-08-30 02:13

分类模型confusion matrix混淆矩阵可视化

下面先说一下几个关键步骤：1、确定类别列表，类别列表和one-hot的编码顺序一致，这里

胖胖大海·2022-08-24 07:04

深度学习(六) Word Embedding

WordEmbedding前言一、One-hot编码1.为什么使用one-hot编码？2.什么是one-hot编码？

Ali forever·2022-08-24 07:28

神经网络实现文本分类（零基础入门）

非线性回归激活函数代码损失拟合效果4.K-means聚类K-means算法步骤代码聚类效果神经网络1.人工神经网络的概念2.神经元的概念3.单层神经网络4.多层神经网络文本分类文本预处理标签数量分布文本长度分布词频统计文本序列化one-hot

洛潆·2022-08-21 07:36

NLP复习1

正文一.文本表示方法：基于one-hot、tf-idf、textrank等的bag-of-words；主题模型：LSA（SVD）、pLSA、LDA；基于词向量的固定表征：word2vec、fastText

StellaLiu萤窗小语·2022-08-15 07:49

词向量表示和句向量、文章向量计算方法

关于词的表示，比如one-hot编码，词袋模型，分布式编码等等。相关资料有很多，此处引用相关资料：1词的独热表示：One-ho

Tensor-X·2022-08-09 07:04

基于自注意力机制的句子表示的理解

常见的词的表示方法有：One-Hot表示词嵌入（Embedding）对

kenjewu·2022-08-09 07:02

贪心学院—自然语言处理—向量表示

向量表示one-hot编码TF-IDF两种方法的优缺点one-hot编码该编码方式的向量长度=词典大小BooleanRepresentation：未出现记为0,出现记为1Count-basedRepresentation

拙小拙·2022-08-09 07:16

自然语言处理文本预处理（下）（张量表示、文本数据分析、文本特征处理等）

文章目录一、文本张量表示方法1.什么是文本张量表示2.文本张量表示的作用:3.文本张量表示的方法:4.one-hot词向量4.1什么是one-hot词向量表示4.2one-hot编码实现4.3one-hot

落花雨时·2022-08-05 14:31

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