one-hot 第5页

深度学习基础入门篇[10]：序列模型-词表示{One-Hot编码、Word Embedding、Word2Vec、词向量的一些有趣应用}

【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等专栏详细介绍：【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等本专栏主要方便入门同学快速掌握相关知识。声明：部分项目为网络经典项目方便大家快速学习，后续会不断增添实战环节（比赛、论文、

汀、人工智能·2023-06-16 17:58

自然语言处理: 第二章Word2Vec

一.理论基础维度很高(与语料库有关)，计算复杂稀疏性，浪费计算效率，只有一个元素是1其他都是0缺乏语义信息，无法衡量语义相似度无法处理未知单词而在One-Hot的基础上，Word2Vec是一种分布式表达字

曼城周杰伦·2023-06-15 23:07

深度学习笔记之循环神经网络(十)基于循环神经网络模型的简单示例

深度学习笔记之循环神经网络——基于循环神经网络模型的简单示例引言文本表征：One-hot\text{One-hot}One-hot向量简单示例:文本序列的预测任务数据预处理过程生成文本数据遍历数据集，构建字典抓取数据

静静的喝酒·2023-06-14 15:28

NLP学习笔记十一-word2vec模型

我们只知道，NLP这一领域在ward2vec出现之前肯定也是有很大程度发展的，那么想要用将自然语言用计算机进行处理，进行计算，我们必须对自然语言进行数字转换，那在一些词向量编码没有出现之前，我们一般使用one-hot

Mr Gao·2023-06-13 23:14

BiSeNet on Sun-RGBD utils

1.SUNlabel.npytotensorBiSeNet在CamVid数据集上输入的label是RGB图片，就是说每一个类都已经用对应的R,G,B替换了然后在模型训练阶段，对于每个像素点，采用的是one-hot

谢小帅·2023-06-13 18:13

1.Python数据分析项目——二手车价格预测

1.总结流程具体操作基本查看查看缺失值、查看重复值、查看数值类型预处理缺失值处理（确定是否处理后，使用筛选方式删除）拆分数据、标签的特征处理（处理成0/1格式）、特征工程（one-hot编码）数据分析groupby

想成为数据分析师的开发工程师·2023-06-09 11:22

【python-keras深度学习-基本卷积神经网络mnist数字识别】

搭建基本卷积神经网络进行数字识别mnist数据集中有0-9共10个数字，如何使用卷积神经网络进行识别，除了keras封装好的函数外，还需要进行one-hot编码，将类别特征转化为数值变量，比如我要识别的数字为

路-路-路·2023-06-08 04:10

nlp-语言表示模型

也可以分为一下四种方式：1.基于one-hot、tf-

90后程序猿_llj·2023-06-07 00:58

人口普查数据集独热编码转换

寻找数据最佳表示的过程被称为“特征工程”，在实际应用中许多特征并非连续的数值，比如国籍、学历、性别、肤色等，这些特征被称为离散特征（或分类特征），对于多数模型来说，需要预先对离散特征进行数字编码，独热编码（one-hot

九灵猴君·2023-04-20 13:19

词的表示方法——词向量

词的表示方法：一、one-hot（最简单）独热编码是一种将单词转化为稀疏向量的方法，其中每个单词都表示为一个只有一个元素为1其余元素均为0的向量，其维度由词库的大小决定。。

我是小蔡呀～～～·2023-04-20 00:38

改进版的CBOW模型

单词的表示：将单词转化为固定长度的向量(one-hot表示)，神经网络的输入层的神经元个数就可以固定下来。CBOW模型：它是根据上下文预测目标词的神经网络。

算法技术博客·2023-04-19 18:32

Embedding改进CBOW

问题一、输入层的one-hot表示和权重矩阵的乘积。one-hot表示占用内存过多，计算one-hot表示与权重矩阵的乘积，需要花费大量时间。问题二、中间层和权重矩阵的乘积以及Softmax层的计算。

算法技术博客·2023-04-19 18:31

skip gram模型的实现

如果标签为one-hot表示，即

算法技术博客·2023-04-19 18:01

Softmax回归——事实上是一个分类问题

分类从回归到多分类均方损失无校验比例校验比例Softmax和交叉熵损失总结回归vs分类回归：估计一个连续值分类：预测一个类别从回归到多分类分类问题从回归的单输出变成了多输出，输出的个数等于类别的数量，对应值为预测为该类的概率均方损失使用one-hot

富有一文·2023-04-17 22:15

利用TF-IDF进行句子相似度计算

对于词编码，目前主要存在两类方法，一是词袋方法，二是分布式表示；前者又称为one-hot编码，是传统的经典方法。

烛之文·2023-04-17 08:59

第三章 word2vec

神经网络中单词的处理方法3.2简单的word2vec3.2.1CBOW模型的推理3.2.2CBOW模型的学习3.2.3word2vec的权重和分布式表示3.3学习数据的准备3.3.1上下文和目标词3.3.2转化为one-hot

路哞哞·2023-04-15 14:22

TensorFlow搭建神经网络

TensorFlow搭建神经网络TensorFlow搭建神经网络1.搭建二分类神经网络2.搭建二分类神经网络(1)产生数据(2)one-hot编码(3)制作训练集(4)搭建神经网络1)正常搭建神经网络2

_DiMinisH·2023-04-12 22:54

带你一文透彻学习【PyTorch深度学习实践】分篇——多分类问题之交叉熵损失函数CrossEntropyLoss：Softmax分类器，One-hot；针对MNIST数据集 | 附：实例源代码

分享给大家，北大教授的一段话：你发现没，喜欢独来独往的人，其实大部分都是品行非常好的人。这些人从来不扎堆，也不搬弄是非。只喜欢一个人，把自己应该干的事干好，享受自己干干净净的精神世界，和干干净净的生活圈子。有点时间就宅在家里，给自己做顿饭，放首喜欢的音乐，

追光者♂·2023-04-10 13:16

One-hot的使用

pytorch官方已经提供了具体one-hot函数，可以直接使用fromtorch.nn.functionalimportone_hotresult=one_hot(data,num_class)首先介绍下

MartinRY·2023-04-09 00:01

PyTorch F.cross_entropy报错: RuntimeError: 1D target tensor expected, multi-target not supported

原因cross_entropytarget参数只需要标签即可,不需要传one-hot向量代码试验传入one-hot向量报错importtorchimporttorch.nn.functionalasFa

he_yang_·2023-04-09 00:25

李宏毅2021春季机器学习课程视频笔记8-模型训练不起来问题(分类，Loss对结果也会有影响)

class之间一般采用one-hot方法来进行编码。采用Softmax类似于Normalize，同时也会让大的数值与小的数值差距更大。

好学的同学·2023-04-08 13:15

one-hot编码

对于一些没有排序关系的分类变量（例如｛香蕉，苹果，草莓，西瓜｝），很多参考资料说转化成one-hot编码来训练。

foreverie·2023-04-07 22:05

【转】【较全的CTR模型概览】推荐算法——CTR预估模型

数据CTR预估模型的特征数据往往包含多个特征，这些特征会根据其自身特点被编译成one-hot编码，然后将多个特征对应的编码向量链接在一起构成特征向量。

Just Jump·2023-04-05 00:10

图嵌入前篇之词嵌入模型 Wrod2Vec

因此先学习Word2Vec神经网络语言模型NNLM目标：根据给定的词序列，预测下一个会出现的词，如给定“他”，“是”，“一个”，预测下一个会出现的词的概率模型输入设定语料库中词的个数是v，对每个词进行one-hot

_LvP·2023-04-03 20:49

第 5 章机器学习技术的应用(中)

原文机器学习技术的实施方法特征处理特征工程的重要性需要同时掌握理论方法和业务逻辑才能提取有效的特征;在特征方面拥有最大的自主性和探索性;指征能力,该特征的大小变化对最终结果的大小变化会在什么方向起到多大的作用;用户ID类特征ID特征,指为每个用户分配一个唯一ID,将这组唯一ID作为一组One-Hot

琅涯阁·2023-04-02 15:24

这些年，NLP常见的预训练模型剖析

传统的词向量有one-hot（杜热编码）、词袋模型（TF_IDF）、N-Gram、Word2Vec、Glove等，其中word2vec和Glove是属于wordembedding。one

樱缘之梦·2023-04-01 23:13

sklearn无监督编码学习

无监督编码Count频数编码One-hot独热编码Count频数编码importnumpyasnpimportpandasaspdimportcategory_encodersasencoderstrain_set

__Lynn__·2023-03-31 17:31

语言模型（一）—— 统计语言模型n-gram语言模型

或者我们可以这么理解：传统的语言模型是基于词袋模型（Bag-of-Words）和one-hot

知了爱啃代码·2023-03-27 07:19

chartgpt 告诉我的，loss 函数的各种知识

该损失函数将预测概率与真实标签的one-hot向量进行比较，并计算交叉熵的值。通常用于神经网络的最后一层输出的softmax操作之后。2.BCELoss:BCELoss（二元交叉熵损失）是

MYVision_ MY视界·2023-03-26 07:01

卷积神经网络-手记1

此处CNN的结构是LeNet-5：输入图像为32x32的灰度图像，其中为字母内容；Raw图像经过两层卷积层操作之后，接入一个全连接神经网络，最终通过One-hot编码的标签，对图像进行分类。

屠夫猫·2023-03-25 22:36

机器学习中的特征工程（三）---- 序数和类别特征处理方法

主要包含LabelEncoder、One-Hot编码、DummyCoding、FeatureHasher以及要重点介绍的WOE编码。序数特征处理序数特征指的是有序但无尺度的特征。

HaloZhang·2023-03-24 11:38

Embedding 原理与代码实战

对one-hot向量的embedding，相当于查表，embedding直接用查表作为操作，而不是矩阵乘法运算，这大大降低了

自由调优师_大废废·2023-03-23 23:52

NLP图神经网络GCN备忘_1

Arms206·2023-03-23 18:55

2018-04-02 第二周

与One-Hot编码不同，更能反映词组的差异性。首先，评论信息需要分词，参考知乎专栏对各种分词器的测评：Pytho

hobxzzy·2023-03-23 00:53

《神经网络与机器学习》笔记（一）

《神经网络与深度学习》笔记本书组织架构入门篇第一章绪论特征表示方法局部特征含义：也称为离散表示或符号表示，通常是用one-hot向量的形式优点：这种离散的表示方式具有很好的解释性因为向量稀疏，所以用于线性模型时计算效率非常高缺点

糖醋排骨盐酥鸡·2023-03-21 18:01

词向量与词向量拼接_<1>词向量与ELMo模型词向量漫谈

(One-hot向量的缺点？)基于One-hot能否表示单词之间语义相似度？1.2.1基于One-hot能否表示单词之间语义相似度？答

weixin_39804523·2023-03-21 05:33

NLP词向量模型总结：从Elmo到GPT,再到Bert

起初用于把文字转化向量，用的是最基础的词袋模型，类似于one-hot，不得不说，这种做法很简单粗暴，现在也还在用，但是维度过高，并且有些词出现多次一般来说更重要，而这种词袋模型无法表示，于是出现了以频率为权

谈笑风生...·2023-03-21 04:31

NLP:词向量与ELMo模型笔记

（One-hot向量的缺点？）基于One-hot能否表示单词之间语义相似度？1.2.1基于One-hot能否表示单词之间语义相似度？答

风度78·2023-03-21 04:59

k-modes聚类算法

引言之前介绍的K-means和k-medoids算法都是针对数据为数值型的聚类算法，计算样本间的距离采用的是欧式距离，所以如果数据变量是类别型的采用这两种算法，就需要先进行one-hot编码或者dummycoding

学习者的旅途·2023-03-20 10:28

word2vec

2.为什么不使用one-hot?

若_6dcd·2023-03-19 03:49

基于逻辑回归的天猫优惠券使用情况预测

文章目录前言一、数据预处理二、变量选择查看特征值与目标值之间的相关关系选取特征值进行one-hot编码后目标值与特征值的相关关系查看类别型变量的所有类别及类别分布概率情况对数值型变量绘制直方图查看数据分布将未进行独热编码的特征删除三

黄金猎犬·2023-03-18 21:07

Catboost-算法原理

总结一下catboost关键的知识点TargetStatistics常规处理类别特征的方法是one-hot，但是也可以将类别特征转化为和label相关的数值特征，也就是targetstatistics，

八刀一闪·2023-03-16 12:42

从零开始NLP

文本离散表示的代表就是词袋模型，one-hot（也叫独热编码）、TF-IDF、n-gram都可以看作是词袋模型。

LegendNeverDied-24·2023-03-16 07:04

embedding层思路

首先进行词典的构造，将出现少的词筛选后构造成词典，词典中每个词都有对应的ID值，有了词典就可以构造one-hot向量表示，one-hot与[词典长度，词向量维度]矩阵相乘可以获得词向量，词向量再输入到网络中

华小锐·2023-03-15 21:59

词向量：word2vec

在传统的机器学习模型构建中，我们常使用one-hot编码来表示离散特征。在词表达方面，如果我们也用one-hot来做，将会得到一个高维且稀疏的向量表达。

jerrychenly·2023-03-10 17:08

算法

卷积核的深度和输入的深度一致，featuremap的深度和卷积核的个数一致RNN包括双向循环神经网络、深度循环神经网络；循环神经网络的训练算法：BPTTimage.pngimage.png应用我昨天上学迟到了1.分词，向量化(one-hot

一酷到底·2023-03-10 00:55

【阿旭机器学习实战】【34】使用SVM检测蘑菇是否有毒--支持向量机

目录1.导入并查看数据1.1将特征转为One-Hot编码1.2分离特征数据与标签数据2.训练SVM模型建立pipeline训练管道将数据分为训练和测试数据调参:通过交叉验证寻找最佳的C(

阿_旭·2023-02-25 08:53

自然语言处理（2）文本表示

文本表示的形式：类比与语音图像，我们希望可以将文字或单词转化为向量文本的表示如下图所示2One-hot编码 One-hot即独立热词，词语被表示成一个维度为词表大小的向量，这个向量中只有一个维度是

jaydenStyle·2023-02-24 07:50

动手学深度学习（MXNet）6：自然语言处理

为何不采用one-hot向量跳字模型：训练通过最大化似然函数来学习模型参数，即最大似然估计。这等价于最小化以下损失函数：如果使用随

CopperDong·2023-02-24 07:16

实验大纲

1.实验大纲：（1）one-hot:字、n-gram、字模板、分词、词模板（2）wordvector:字vs词（3）分级预测：充分利用韵律的层级信息，误差累计，导致最后IPH预测效果比较差，对合成语音韵律影响最大

dingchuang·2023-02-18 02:13

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