one-hot 第4页

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

小小白2333·2023-09-12 17:57

【序列模型】第二课--自然语言处理与词嵌入

1.词汇表征1.1one-hot词编码的缺陷回顾上一节的词向量表示方式：one-hot编码。

dili8870·2023-09-12 05:27

RNN项目实战——文本输入与预测

在本篇文章中，我将使用one-hot编码标识我们的字符。因此，我将简要介绍一下它是什么。与大多数机器学习或深度学习项目一样，数据预处理通常会占

做程序员的第一天·2023-09-11 09:05

机器学习入门教学——独热编码One-hot

1、前言在机器学习过程中，我们经常需要对特征进行分类，例如：性别有男、女，国籍有中国、英国、美国等，种族有黄、白、黑。但是分类器并不能直接对数据进行分类，所以我们需要先对数据进行处理。如果要作为机器学习算法的输入，通常我们需要对特征进行数字化处理，例如：性别：["男","女"]=>0,1国籍：["中国","英国","美国"]=>0,1,2种族：["黄","白","黑"]=>0,1,2此时，某个样本

恣睢s·2023-09-09 05:36

特征工程

fromsklearn.feature_extractionimportDictVectorizer实例化dt=DictVectorizer(sparse=False)调用方法dt.fit_transform()输入字典数据或字典的迭代器并转化用的是one-hot

Little_Raccoon·2023-09-08 16:47

np_utils.to_categorical函数

np_utils.to_categoricalnp_utils.to_categorical作用：to_categorical()用于分类，将标签转为one-hot编码。

人工智能有点·2023-09-05 05:08

[多标签分类]MultiLabelBinarizer: 从one-hot 到multi-hot

]MultiLabelBinarizer:从one-hot到multi-hot背景知识OnehotencoderLabelEncoderMultiLabelBinarizer总结背景知识多类别分类:labelspace

MasterQKK 被注册·2023-08-30 08:20

【大模型AIGC系列课程 2-3】动手为ChatGPT打造第二大脑

文本向量的应用one-hot文本向量!pipinstalljiebaimportjieba#中文分词包text='''6月27日，世界经济论坛发布了《2023年10大新兴技术》报告。

小爷毛毛（卓寿杰）·2023-08-27 00:56

Pandas数据分析教程-数据处理

pandas-02-数据清洗&预处理B.数据处理1.重复值处理2.map逐元素转换3.值替换4.改变索引值5.离散化与分箱6.检测过滤异常值7.排列与随机采样8.根据类别生成one-hot向量，向量化文中用

Wumbuk·2023-08-26 21:17

scikit-learn中OneHotEncoder用法

One-Hot编码，又称为一位有效编码，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，将整数索引标记为1，其余都标为0。

嘿嘻哈呀·2023-08-26 08:38

深度学习--RNN基础

表示方法：[seq_len:一句话的单词数,feature_len：每个单词的表示方法]文本信息的表达方式：one-hot：多少个单词就有多少位编码。

2301_76725413·2023-08-24 10:32

理解softlabel的好处

从标签平滑和知识蒸馏理解SoftLabel-极市社区从softmax的损失函数曲线上理解，hardlabel监督下，由于softmax的作用，one-hot的最大值位置无限往1进行优化，但是永远不可能等于

江汉似年·2023-08-19 14:56

机器学习重要内容：特征工程之特征抽取

目录1、简介2、⭐为什么需要特征工程3、特征抽取3.1、简介3.2、特征提取主要内容3.3、字典特征提取3.4、"one-hot"编码3.5、文本特征提取3.5.1、英文文本3.5.2、结巴分词3.5.3

逐梦苍穹·2023-08-16 09:10

one-hot 编码

定义独热码，在英文文献中称做one-hotcode,直观来说就是有多少个状态就有多少比特，而且只有一个比特为1，其他全为0的一种码制。通常，在通信网络协议栈中，使用八位或者十六位状态的独热码，且系统占用其中一个状态码，余下的可以供用户使用。有6个状态的独热码状态编码为：000001，000010，000100，001000，010000，100000。

SangrealLIlith·2023-08-12 12:33

nn.BCELoss与nn.CrossEntropyLoss

CrossEntropyLoss的一个特例，只用于二分类问题，而CrossEntropyLoss可以用于二分类，也可以用于多分类，在计算nn.CrossEntropyLoss时，真实的label会被处理成one-hot

东城青年·2023-08-11 03:13

one-hot编码和哑变量(dummy)编码

1.One-Hot编码和哑变量(DummyVariable)编码one-hot编码和哑变量编码得到的结果很相似。

Sun_Sherry·2023-08-06 23:29

D2L学习记录-10-词嵌入word2vec

词嵌入出现的原因：由于one-hot编码的词向量不能准确表达不同词之间的相似度（任何两个不同词的on

@ZyuanZhang·2023-08-05 22:37

2023华数杯数学建模C题完整论文，包括每个问题的代码

然后，通过One-Hot编码处理婴儿行为特征和入睡方式，我们使

C灿灿数模·2023-08-05 05:44

2018年1月18日

FGO七章进入14节，周六能通关就行了【上午折腾离网率任务，基本没花时间摸鱼，但是效率比较慢，主要是预想外的bug比较多花了不少时间……另外categorical数据如何one-hot化的问题也还是没有解决

真昼之月·2023-08-04 13:52

快速计算one-hot码中“1”所对应的下标

在实际应用时，我们时常会需要找一个多bit信号最高位的1或最低位的1所对应的下标。想找到最高位的1或者最低位的1下标可以通过for循环遍历每个bit位，如下代码所示：integeri;reg[$clog2(DATA_WIDTH)-1:0]idx;wire[DATA_WIDTH-1:0]din;always@(*)beginidx='d0;for(i=0;i

不吃葱的酸菜鱼·2023-08-01 10:43

Pandas将数据转化为one-hot形式

defpreprocessing(dfdata):dfresult=pd.DataFrame()#PclassdfPclass=pd.get_dummies(dfdata['Pclass'])dfPclass.columns=['Pclass_'

安替-AnTi·2023-08-01 00:00

word2vec

目标；对于一个很稀疏的特征，如onehot，想把它压缩到维度很小，并且不同的one-hot向量之间不再是相互正交的。

纯_edc5·2023-07-28 15:30

《机器学习》西瓜书习题第 3 章

.书中有提到,可以把xxx和bbb吸收入向量形式w^=(w;b)\hat{w}=(w;b)w^=(w;b).此时就不用单独考虑bbb了.其实还有很多情况不用,比如说使用了one−hot\mathrm{one-hot

云玩家-cloud·2023-07-28 13:05

BCELoss、BCEWithLogitsLoss / 二元交叉熵损失函数（Binary Cross Entropy Loss）

BCELossinput：经过Sigmoid函数激活后的预测概率+对应的真实标签（一般使用one-hot表示）介绍BCELoss：BCELoss是二元交叉熵损失函数（BinaryCrossEntropyLoss

HealthScience·2023-07-26 11:34

自然语言处理与词嵌入

1、词表特征前面介绍过表征单词的方式是首先建立一个较大的词汇表（例如10000），然后使用one-hot的方式对每个单词进行编码。

Q渡劫·2023-07-25 00:06

Factorization Machines(论文笔记)

样例一：一个简单的例子,train是一个字典，先将train进行“one-hot”coding，然后输入相关特征向量，可以预测相关性。

Knight840·2023-07-24 20:04

pytorch 中分类网络损失函数

1、分类网络搭建如图搭建简单的分类网络，以二分类为例：二分类网络2，10，2分别代表：输入的特征数，隐藏神经元的个数，输出的概率（one-hot编码）prediction=net(x)：概率可以为负数[

深度学习努力中·2023-07-22 15:10

深入理解: 为什么MSE Loss不适合处理分类任务？

任务场景假设当前任务为猫狗二分类任务，猫的label为1，one-hot编码为[0,1]，狗的label是0，one-hot编码为[1,0]；假设选取模型的最后输出维度为(N,2),其中N为Batchsize

高斯小哥·2023-07-18 23:43

深度学习笔记之Transformer(五) Position Embedding铺垫:Word2vec

深度学习笔记之Transformer——PositionEmbedding铺垫：Word2vec引言回顾：关于词特征表示的One-hot\text{One-hot}One-hot编码目标函数构建关于语料库与任务目标似然函数构建

静静的喝酒·2023-07-16 15:50

机器学习技术（四）——特征工程与模型评估

特征工程与模型评估(1️⃣)文章目录机器学习技术（四）——特征工程与模型评估(:one:)一、特征工程1、标准化2、特征缩放3、缩放有离群值的数据4、非线性转换5、样本归一化6、特征二值化7、标称特征编码(one-hot

天海一直在AI·2023-07-15 17:27

文本向量化学习笔记

离散表示方式包括one-hot，tfidf，N-gram以及共现矩阵等方式。分布式连续表示有word2vec和fasttext等方式。

仰望星空的小狗·2023-07-15 12:47

【学习笔记】关于transformer

1.Embedding一文读懂Embedding的概念，以及它和深度学习的关系-知乎one-hot编码当矩阵过于稀疏时计算开销大，于是加上Embedding层，通过Embedding层（矩阵乘法）实现降维

一轮秋月·2023-06-23 22:10

三、MNIST手写数字分类任务项目实战

MNIST手写数字分类任务，最终得到的是10个值，也类似一个one-hot编码格式，表示该图片是0-9数字的概率，概率值最大的就是预测的最终结果当然标签也得是one-hot编码格式，例如标签图片是2，对应

beyond谚语·2023-06-21 09:28

交叉熵（Cross Entropy）损失函数

假设有NNN个样本，每个样本有CCC个类别，yi∈{0,1}Cy_i\in\{0,1\}^Cyi∈{0,1}C表示第iii个样本的真实标签（one-hot编码），yi^∈[0,1]C\hat{y_i}\

有梦想的咕噜·2023-06-21 09:08

Pytorch常用的函数(二)pytorch中nn.Embedding原理及使用

最初，人们为了方便，采用One-Hot编码格式。以一个只有10个不同词的语料库为例（这里只是举

undo_try·2023-06-20 23:54

【期末总复习】神经网络与深度学习蒲公英书

浅层学习one-hot向量相似度的概念局部表示和分布式表示示例学习器准确率机器学习的三个基本要素：模型、学习准则、优化算法【概念】期望风险【概念】损失函数【运用】三分类问题【概念】过拟合【概念】欠拟合超参数

hellenionia·2023-06-18 23:23

特征提取方法: one-hot 和 TF-IDF

转载：https://www.cnblogs.com/lianyingteng/p/7755545.html推荐阅读：https://blog.csdn.net/lanhaier0591/article/details/78702558https://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/51472816one-hot和TF-IDF是目前最为常见的用

千寻～·2023-06-18 06:57

深度学习-Word Embedding的详细理解（包含one-hot编码和cos余弦相似度）

这两天在费劲的研究单词嵌入Embedding，好不容易稍微懂了一点，赶紧记下来省的忘了。ont-hot编码：一般在输入的时候，都会将所有的单词看作一个向量，只把当前的单词置为1，以下为几组单词表和单词向量的表示方式：当前单词为apple[apple,man,banana,cat......,orange,kite][1,0,0,0...0,0]当前单词为cat[apple,man,banana,c

Vivinia_Vivinia·2023-06-18 06:24

面试之类别数据处理（one-hot、embedding）

场景描述类别型特征（CategoricalFeature）是指反映（事物）类别的数据，是离散数据，其数值个数（分类属性）有限（但可能很多），比如性别（男、女）、血型（A、B、AB、O）等只在有限选项内取值的特征。类别型特征原始输入通常是字符串形式，除了决策树等少数模型能直接处理字符串形式的输入，对于逻辑回归、支持向量机等模型来说，类别型特征必须经过处理转换成数值型特征才能正确工作。（连续变量：在一

AI路上的小白·2023-06-18 06:24

Word2Vec原理简单解析

下面介绍比较主流的两种词语向量化的方式：第一种即One-Hot编码是一种基于词袋(bagofwords)的编码方式。假设词典的长度为N即包含N个词语，并按照顺序依次排列。

kuokay·2023-06-16 17:31

推荐频道

one-hot