one-hot 第5页

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

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

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