one-hot

CNN 网络结构简介

通常，输入的图片大小相同，如100×100100\times100100×100，输出的分类为one-hot形式：输入数据的格式为tensor（张量），维数为：宽度×\times×高度×\times×channel
星海浮生·2023-10-28 04:48

Embedding

对于Embedding的理解相对于one-hot编码来说，Embedding的主要作用是降维，减少计算量相同点one-hot编码和Embedding的主要作用均是对一组特征进行转换，使其每个特征都转换为向量
何强棒棒·2023-10-26 19:32

CLIP系列：CLIP：沟通文本和图像的桥梁

传统的图像任务都是使用one-hot编码进行，每一类都有其独特的数字标签，比如背景为0，是1，是2，计算机只需要将像素分类成0,
yumaomi·2023-10-25 17:47

文本处理方法及其在NLP中的应用

本篇博文将介绍几种常用的文本处理方法，并重点讨论了其中两种：One-Hot编码和停用词过滤。这些方法对于将文本转化为计算机可以理解的形式起到了关键作用。
代码写注释·2023-10-25 14:45

sklearn-4特征工程与数据表示

1分类变量任务根据美国人年龄，工作，教育水平等特征判定这人年收入比50000美元大还是小问题有的特征不是数值型，比如性别（男或女），工作类型等，而监督学习模型需要都是数值型的特征，可以通过one-hot
peter6768·2023-10-25 06:08

机器学习——特征工程之分类变量

机器学习——特征工程之分类变量前言分类变量的编码1、one-hot编码2、虚拟编码3、效果编码处理大型分类变量1、特征散列化2、分箱计数总结前言关于特征工程，已经对空值、数值型和文本数据的处理做了大致方法的说明
macan_dct·2023-10-25 00:25

循环神经网络（Recurrent Neural Network Model）

，把这9个输入单词（可能是9个one-hot向量），将它们输入到一个标准神经网络
双木的木·2023-10-23 23:35

NLP：从头开始的文本矢量化方法

在整个语料库的统计NLP中，应用了不同的向量化技术，例如one-hot、计数或频率编码。在神经NLP中，词向量（也称为词嵌入）占主导地位。可以使用预先训练的向量以及复杂神经网络中学习的向量表示。
无水先生·2023-10-23 08:41

NLP：从头开始的文本矢量化方法

在整个语料库的统计NLP中，应用了不同的向量化技术，例如one-hot、计数或频率编码。在神经NLP中，词向量（也称为词嵌入）占主导地位。可以使用预先训练的向量以及复杂神经网络中学习的向量表示。
无水先生·2023-10-22 07:37

特征工程的方法和步骤

1.4.空间特征1.5.自然语言处理1.6.深度学习/神经网络1.7.图特征1.7.Leakage1.8.统计聚合1.9.自动化特征工程2.数据预处理2.1.无量纲化方法2.2.归一化2.3.定性特征One-hot
褚骏逸·2023-10-21 02:28

softmax原理讲解与python代码实现

文章目录原理讲解参数学习python代码实现生成数据集导入所需库定义softmax函数以及标签→\to→one-hot转换函数定义SoftmaxRegression类调用SoftmaxRegression
阿库塔姆·2023-10-20 10:39

学习笔记|语义分割常用损失函数

//mp.weixin.qq.com/s/ra2qpFSbSuuJPDj39A5MWA源于GiantPandaCV，作者BBuf文章仅为学习笔记，感谢文章各位贡献者，侵删交叉熵lossM表示类别数，为one-hot
Woooooooooooooo·2023-10-20 06:40

深度学习中 Embedding层两大作用的个人理解

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

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

【读论文】Trans系列知识表示学习方法梳理

一点关于知识表示学习的背景知识知识图谱通常是用一个三元组（前件h，关系r，后件t）来表示一条知识，比如：（中国科学院大学，地点，北京），要使用向量表示的话，可以使用one-hot向量（实际使用中通常是mulit
Necther·2023-10-19 03:09

33 机器学习（一）:特征工程

文章目录机器学习需要用到的包的介绍机器学习做什么深度学习做什么常见的概念数据介绍数据类型数据的来源数据的构成特征工程one-hot编码接口集特征提取DictVectorizerCountVectorizerTfidfVectorizer
Micoreal·2023-10-17 19:40

Python PyTorch1：张量基本操作

可以使用one-hot等方式存储string类型。
ZhaoXiangmoStu·2023-10-17 18:51

深度学习-图像处理

实用性很高）-知乎(zhihu.com)调参经验：1.模型训练加速增大学习率，batchsize和学习率同步增大warmup，线性增加学习率2.模型训练调参学习率衰减策略采用cosine函数标签平滑，把原始的one-hot
LeslieJaywei·2023-10-16 01:20

有关数据集处理的脚本工具【附代码】

相关功能：1.分类任务one-hot标签转单标签2.数据集中各个类别的统计3.数据集中图片宽、高分布，宽高比分布4.针对数据集中极端宽高比的图片进行可视化1.one-hot标签转单标签比如我们数据集的格式为以下格式
爱吃肉的鹏·2023-10-15 19:14

One-hot，In-place

One-hot在数位电路中被用来表示一种特殊的位元组合，该字节里，仅容许单一位元为1，其他位元都必须为0。之所以称为one-hot就是因为只能有一个1（hot）。
Yew1168·2023-10-15 15:34

one-hot vector（独热编码）

具体含义：One-Hot编码，又称为一位有效编码，主要是采用N位状态寄存器来对N个状态进行编码，每个状态都由他独立的寄存器位，并且在任意时候只有一位有效。
目睹闰土刺猹的瓜·2023-10-15 15:32

独热编码（One-Hot）最简洁理解

目录背景One-Hot编码使用one-hot编码原因四、独热编码优缺点五、什么情况下(不)用独热编码？六、什么情况下(不)需要归一化？
sereasuesue·2023-10-15 15:59

one-hot和multi-hot编码

One-Hot编码是分类变量作为二进制向量的表示。这首先要求将分类值映射到整数值。然后，每个整数值被表示为二进制向量，除了整数的索引之外，它都是零值，它被标记为1。
Aliert·2023-10-15 15:27

一文搞懂one-hot和embedding

接下来说说传统的one-hot编码开始，阐述其优劣，并延伸至wordembedding技术和其优点人类可以很轻易地理解一个单词、词组或者字母，比如「LOVE」，但机器是理解
Alex_81D·2023-10-15 15:49

one-hot是什么

“one-hot”是一种编码技术，通常用于机器学习和数据处理中，用来表示分类数据或离散变量。
Chen_Chance·2023-10-15 15:47

SystemVerilog Assertions应用指南 第一章（1.28章节 内建的系统函数）

$onehot(expression)—检验表达式满足“one-hot”,换句话说,就是在任意给定的时钟沿,表达式只有一位为高。
一只迷茫的小狗·2023-10-15 11:35

2020-02-14：伯禹打卡笔记

伯禹文本预处理课程学习文本预处理一般的文本预处理步骤：分词（中英文不同，中文分词难度大一些，有一些分词工具：spaCy、NLTK、jieba等，还可以在分词之后去除停用词等，根据语料及使用场景决定）词的向量表示（One-hot
hc2zzcj·2023-10-15 04:38

决策树中的类别特征问题（关于label encode还是one-hot的讨论）

就决策树来说，算法本身是(为数不多的)天然支持categoricalfeature的机器学习算法，但是如果是highcardinality，那么理论上最优的split要遍历所有二分组合，是指数级的复杂度，Python的implementation只解决数值型feature，把这个难题丢给用户了，xgboost也是一样，作者的解释是为了给用户更多自主权决定如何处理categoricalfeature
a flying bird·2023-10-15 02:27

学习笔记（attention-transformer）

词向量学习文本的表示方式主要分为：one-hot表达方式与分布式表达方式one-hot表达方式存在两个明显的缺陷：无法表示语义的相似度sparsity（形成的矩阵非常稀疏）100维的one-hot最后可以表示
小孙同学1997·2023-10-13 21:39

通俗易懂了解大语言模型LLM发展历程

大语言模型研究路程  NLP的发展阶段大致可以分为以下几个阶段：词向量词嵌入embedding句向量和全文向量理解上下文超大模型与模型统一1.1词向量  将自然语言的词使用向量表示，一般构造词语字典，然后使用one-hot
姚贤贤·2023-10-13 13:59

one hot编码

一、什么是one-hot编码？One-Hot编码，又称为一位有效编码，主要是采用N位状态寄存器来对N个状态进行编码，每个状态都由他独立的寄存器位，并且在任意时候只有一位有效。
cccolors·2023-10-09 20:48

one-hot独热编码

到目前为止，表示分类变量最常用的方法就是使用one-hot编码或N取一编码，也叫虚拟变量。
阿波拉·2023-10-09 05:52

NLP文本的离散表示

文本的离散表示（2022-03-07）one-hot表示词袋模型TF-IDFN-gramimage.pngimage.pngone-hot表示"""oneHotencoder举例"""fromsklearnimportpreprocessingenc
不学无数YD·2023-10-08 15:50

one-hot编码

对于这个问题，之前谷歌了一下，还涉及寄存器了（one-hot编码是N位状态寄存器为N个状态进行编码的方式）。。真的无语。
carebon·2023-10-08 01:31

Python数据攻略-Pandas与机器学习数据准备

文章目录数据编码与标准化One-hot编码LabelEncoding数值数据的标准化和归一化Z-score标准化Min-Max归一化特征工程基础创建多项式特
Mr数据杨·2023-10-06 21:00

来聊一聊独热码检测

这是一道数字电路面试题，也是很多面试官很喜欢考察面试者的一道题目，题干很简单：给定一个4bit的信号A，设计逻辑来判断A是不是独热码，设输出为Y，如果A是独热码，则输出1，如果不是，则输出0；首先我们来看什么是独热码（one-hot
bendandawugui·2023-10-05 21:21

【深度学习】实验18 自然语言处理

文章目录自然语言处理分词技术1.正向最大匹配算法2.HanLP常用方法3.Jieba常用方法构建词向量1.基于sklearn构建One-hot词向量2.基于gensim构建word2vec词向量附：系列文章自然语言处理自然语言处理
Want595·2023-09-30 16:36

人工智能AI 全栈体系（七）

1.独热（one-hot）编码最简单的表示方法称作“独热”（one-hot）编码。2.独
柠檬小帽·2023-09-28 04:14

计算机视觉与深度学习-循环神经网络与注意力机制-RNN（Recurrent Neural Network）、LSTM-【北邮鲁鹏】

目录举例应用槽填充（SlotFilling）解决思路方案使用前馈神经网络输入1-of-Nencoding(One-hot)（独热编码）输出问题循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，
成 大事·2023-09-27 18:14

深度学习中什么是embedding

使用One-hot方法编码的向量会很高维也很稀疏。
小宋加油啊·2023-09-26 01:18

word2vec 中CBOW和skip-gram随笔

神经网络处理文本时处理的为数据元素不能直接处理文本，因此考虑将文本转换成数字，起初使用one-hot对词进行表示，但存在着稀疏的缺点，因此使用词向量的形式进行表示词。
华小锐·2023-09-24 17:56

什么是词向量？

就是这个网络的第一层：将one-hot向量转换成低维词向量的这一层（虽然大家都不称之为一层，但在我
ClarenceHoo·2023-09-23 03:55

CBOW （以txt文本小说为例） pytorch实战

我先说一下这个实验，我做了什么，在这个实验中，博主会从零，开始从一个txt文件开始，对这个文件的中文词语进行分词，并进行one-hot编码，处理完数据之后，还搭建了cbow网络。
Mr Gao·2023-09-23 02:39

nlp自然语言处理

自然语言处理（不一定是文本，图形也可以）接入深度学习（向量处理），需要把文字等内容转换成向量输入深度学习分为有监督和无监督学习两类，对应分类和生成算法都是向量输入词嵌入（映射到向量）词嵌入最简单的模型是one-hot
怪力左手·2023-09-22 22:00

标签增强技术

LearnFromPapers系列——标签增强技术（LabelEnhancement）作者：郭必扬时间：2020.12.29前言：我们习惯于使用one-hot标签来进行模型的训练，但是有没有办法可以构造出更好的标签呢
Stack_empty·2023-09-22 07:44

RNN模型与NLP应用(1/9)：数据处理基础Data Processing Basics

文章目录处理分类特征把分类特征转化为数值特征应用one-hot编码indice要从1开始而不能从0开始数据处理为什么使用one-hot向量处理文本数据Step1：将文本分割成单词Step2：计算单词的频度按频度递减的方式排序
源代码•宸·2023-09-22 07:12

Pytorch基本使用（2）Tensor转成one-hot形式

1.参考资料[1]【Pytorch|Tensorflow】---label与one-hot独热编码向量之间的相互转换[2]Pytorch中，将label变成onehot编码的两种方式[3]Pytorch
续袁·2023-09-21 20:22

tensorflow损失函数详解

1.binary_crossentropy（对数损失函数）和sigmod使用，针对二分类问题2.categorical_crossentropy（多分类的对数损失问题）和softmax使用，如果是one-hot
重邮研究森·2023-09-19 06:47

RNN模型与NLP应用笔记(1)：类别特征数据处理基础知识（One-hot Encoding）

一.写在前面今天主要介绍循环神经网络（RNN）。作为深度学习小白，同样是入门RNN花了一段时间，同样也在查看了众多大佬们的笔记和视频后，终于弄懂了RNN的基础知识，深感好记性不如烂笔头，此系列博客参考王树森老师、李沐老师等大佬们的教材和讲解视频，若理解有误，还望读者斧正。在正式进入循环神经网络之前，我们需要理解该模型的数据处理基础方式。此小节主要记录categoricalfeature（类别特征）
番茄炒狼桃·2023-09-14 08:59

deepfm内容理解

DNN局限：当我们使用DNN网络解决推荐问题的时候存在网络参数过于庞大的问题，这是因为在进行特征处理的时候我们需要使用one-hot编码来处理离散特征，这会导致输入的维度猛增。
小小白2333·2023-09-12 17:57
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