one-hot

N-gram和NNLM语言模型

背景：one-hot:缺点：1.高维稀疏，2.不能体现句子中词的重要性，3.不能体现词与词之间的关系。
小杨变老杨·2023-02-03 16:44

python label 与 one-hot 之间的互相转换

文章目录前言label转one-hotone-hot转label前言有时候需要label，比如强化学习的离散动作空间，输出动作索引；有时候需要one-hot，比如训练数据或者输入上一个状态的动作，简单的互相转换还是重要的
强殖装甲凯普·2023-02-03 09:24

一、特征工程

特征离散化（分桶）加非线性函数类别型特征One-Hot编码Multi-Hot编码高维组合特征的处理文本表示模型有哪些常见的文本表示模型？
bugmaker.·2023-02-03 07:21

Transformer中使用的position embedding为什么是加法而不是concat

transformer中使用的positionembedding为什么是加法给每一个位置xi∈R(d,1)x^{i}\inR^{(d,1)}xi∈R(d,1)concat上一个代表位置信息的one-hot
Bernard_Yang·2023-02-02 14:20

PyTorch 深度学习实践 第9讲

2、y的标签编码方式是one-hot。我对one-hot的理解是只有一位是1，其他位
错错莫·2023-02-02 09:54

FM模型简介与推导

但是某些情况下为categorical特征，需要通过one-hot编码处理，因而样本的特征就会变的稀疏。
daihp1022·2023-02-02 06:48

scatter_ 做 one-hot的一些要注意的点

1.如当label_map的范围是[0,19]one-hot的通道大小为torch.FloatTensor(bs,20,h,w)一般label_map经过transfrom后，通过totensor操作，
SY_qqq·2023-02-01 11:23

归一化

对定性型特征采用one-hot，对定量型特征采用归一化。最终结果使所有特征值均保持在-1~1或0~1间。归一化是为了消除特征间由于量纲不同而导致结果的偏差，使数据具有可比性。
专注吃喝五十年·2023-01-31 19:18

文档向量化算法综述

文档向量化算法综述文档向量化方法：算法简介One-Hoe算法词袋模型算法Bi-gram、N-gram算法简介TF-IDF算法共现矩阵算法简介word2vec简介方法的优劣性：One-hot的优、缺点代码
楚楚小甜心·2023-01-31 09:42

CNN与句子分类之动态池化方法DCNN--TensorFlow实现篇

其中问题主要分为6大类别，比如地理位置、人、数学信息等等，这里使用one-hot编码表明其
liuchongee·2023-01-31 09:01

机器学习: Label vs. One Hot Encoder

如果您是机器学习的新手，您可能会对这两者感到困惑——Label编码器和One-Hot编码器。
冷冻工厂·2023-01-31 08:51

Transformer详解之Embedding、Positional Encoding层（面向初学者）

目前主流的编码方式有one-hot编码及wordEmbedding。下面就两种编码进行介绍，
飘雨飞华·2023-01-30 22:42

《动手深度学习》4.10. 实战Kaggle比赛：预测房价

4.10.实战Kaggle比赛：预测房价本节内容预览数据下载和缓存数据集访问和读取数据集使用pandas读入并处理数据数据预处理处理缺失值&对数值类数据标准化处理离散值—one-hot编码最后，转换为张量表示训练先用简单线性模型进行数据验证
Mavis00·2023-01-30 13:58

【复现 | 论文】Contour-Hugging Heatmaps for Landmark Detection

：1、2、Voiculescu,I、McCouat,J、github、数据集是和YOLO中的ceph一样的Abstract目的：同时①landmark检测②每个点的不确信度测量方法-3stage：1）one-hot
우 유·2023-01-30 08:13

NLP-词向量(Word Embedding)：Embedding（Tranform Object To Vector）【对象向量化；Embedding的本质是以one-hot为输入的单层全连接层】

深度学习-生成模型-预训练方法：Embedding（TranformObjectToVector）一、Embedding概述二、Embedding与Ont-Hot编码三、WordEmbedding1、传统的自然语言处理系统2、词向量(WordEmbedding)空间语言模型(Vectorspacemodels,VSMs)3、CBOW模型4、Skip-Gram模型四、Embedding可视化一、Em
u013250861·2023-01-30 07:51

one-hot encoding 与dummy encoding

One-Hot编码和哑变量应该怎么用考虑一个具有三个类别的离散型特征，采用One-Hot编码后：其中因此有从上面的公式可以看出，参数(θ0,θ1,θ2,θ3)与参数(θ0+αθ3,θ1−αθ3,θ2−αθ3
remychan·2023-01-29 16:58

loss 函数中 softmax 和 sigmoid的区别

简单来说，softmax适用于预测结果互斥的情况，也就是说label是one-hot的情况。
莫说相公痴·2023-01-29 09:40

pytorch Assertion `t 」= 0 && t 「 n_classes failed 解决方案

这样在做loss计算的时候，由于需要将label转换成one-hot向量，但是one-hot向量的维度是根据你的pred的维度转换成相应的维度，同时将label值对应位置的0置1，但如果在线性层的输出的
莫说相公痴·2023-01-29 09:40

NLP One-hot与TF-IDF原理+面试必考知识点

无聊，整理下之前学过的基础知识把~文章目录1、One-hot1.1、one-hot为何出现1.2、one-hot原理1.3、one-hot缺点2、TF-IDF2.1、tf-idf思想、原理2.2、tf-idf
#苦行僧·2023-01-29 00:29

word2vec

一背景word组成了句子，要想在文本上做一些研究或者工作，首先要解决的问题就是word的表示，word如"me","I","our"这些word，直接使用就相当于特征定性类别的特征，如果用one-hot
00_zero·2023-01-26 09:32

手把手教你用Keras实现英文到中文机器翻译 seq2seq+LSTM

下图为了更好展示模型架构借用大佬的图(这里没有用到Embeddings)：本文完整代码:Github目录一、处理文本数据1.获得翻译前后的句子2.创建关于字符-index和index-字符的字典3.对中文和英文句子One-Hot
stay_foolish12·2023-01-26 03:41

机器学习: Label vs. One Hot Encoder

如果您是机器学习的新手，您可能会对这两者感到困惑——Label编码器和One-Hot编码器。
·2023-01-25 17:09

动手学数据分析 | Datawhale-8月 | Task05：数据建模及模型评估

文章目录Task05：数据建模及模型评估一、数据预处理1.导包2.缺失值填充和one-hot编码二、模型搭建1.选择模型2.切割训练集和测试集3.模型创建4.优化总结Task05：数据建模及模型评估我们根据任务需求不同
百无一用是书生g·2023-01-25 12:33

Python深度学习（5）：词嵌入（GloVe模型）

将文本分解成标记token（单词、字符或n-gram），将标记与向量关联的方法常用的one-hot编码和词嵌入wordembedding。
Brielleqqqqqqjie·2023-01-25 07:45

【深度学习】将文本数据转换为张量的方法总结

目录问题描述：方法概括：1.单词级的one-hot编码2.字符级的one-hot编码3.用keras实现单词级的one-hot编码4.用散列技巧的单词级的one-hot1编码参考：问题描述：深度学习模型不会接收原始文本作为输入
danyow-4·2023-01-25 07:41

nlp面试题

one-hot,word2vec,glove是早期词向量,无法解决多义词的问题。ELMo,BERT为代表的的新一代词向量,可以解决多义词问题,因此得到广泛的应用。
qq_34595138·2023-01-22 13:12

交叉特征的处理算法学习理解(FM-xDeepFM)

FFM算法在FM的基础上引入了类别(field)的概念，n个特征(已one-hot编码)属于f个field。此时相对于FM中的，FFM中的维度为，中有f个向量是不相同的，
sinat_36190649·2023-01-22 08:39

文本表示方法（BOW、N-gram、word2vec）

one-hot什么是one-hot编码？one-hot编码，又称独热编码。语料
财神Childe·2023-01-22 07:57

NLP - 词的表示：Bow,One-hot, TF-IDF，Word2VNLP

文章目录词的表示潜在语义分析方法（BOW）Countervector计数TF-IDFBOW和TF-IDF方法的问题词的独热（One-hot）表示独热问题的改进解决维度过大的问题解决无语义的问题--词的分布式表示
伊织code·2023-01-22 07:26

【自然语言处理】文本表示（一）：One-Hot、BOW、TF-IDF、N-Gram

文本表示（一）：One-Hot、BOW、TF-IDF、N-Gram1.One-Hot编码One-Hot编码，又称“独热编码”，是比较常用的文本特征提取方法。这种方法把每个词表示为一个很长的向量。
皮皮要HAPPY·2023-01-22 07:49

NLP：自然语言处理技术中常用的文本特征表示方法(整数编码、one-hot编码法、BOW法、TF-IDF法、N-Gram法等)及其代码案例实现

NLP：自然语言处理技术中常用的文本特征表示方法(整数编码、one-hot编码法、BOW法、TF-IDF法、N-Gram法等)及其代码案例实现目录自然语言处理技术中常用的文本特征表示方法(整数编码、one-hot
一个处女座的程序猿·2023-01-21 19:55

【Tensorflow】【分类：损失函数】SparseCategoricalCrossentropy()和CategoricalCrossentropy()

tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy()与CategoricalCrossentropy()的区别：如果目标是one-hot编码，比如二分类【0,1
Jackilina_Stone·2023-01-19 13:22

python one hot编码_One-Hot编码详解与Python实现

one-hot的基本思想：将离散型特征的每一种取值都看成一种状态，若你的这一特征中有N个不相同的取值，那么我们就可以将该特征抽象成N种不同的状态，one-hot编码保证了每一个取值只会使得一种状态处于“
weixin_39887221·2023-01-19 09:16

hot编码 字符one_详解one-hot编码

博主原创文章，转载请注明出处一、什么是one-hot编码？
面瘫汪·2023-01-19 09:45

One-Hot编码

目录一、什么是One-Hot二、One-Hot的优缺点三、什么情况下适合用One-Hot四、One-Hot在提取文本特征上的应用五、通过sklearn实现One-Hot参考一、什么是One-HotOne-Hot
邱之涵0·2023-01-19 09:05

one-hot编码

两种实现方式：方式一：Numpydefto_one_hot(labels,dimension=64):results=np.zeros((len(labels),dimension))fori,labelinenumerate(labels):results[i,label]=1.returnresults方式二：fromkeras.utils.np_utilsimportto_categoric
louislearnstocode·2023-01-19 09:04

Embedding

importmath4importrandomasrn5importnumpyasnp6fromkeras.modelsimportModel7fromkeras.layersimportInput,Dense,Concatenate,Reshape,Dropout8fromkeras.layers.embeddingsimportEmbedding91011#传入分类变量数据（没有one-hot
yuexin2020·2023-01-18 22:21

特征工程之连续/离散特征的处理

(1)如果one-hot之后unique值不多可以不用做Embedding，(2)但是如果该特征unique值过多，比如所属国家、城市，onehot产生的矩阵过宽，这种情况下，我们的通常做法就是将其转换为
人鱼线·2023-01-18 22:50

文本向量化

1、one-hot在one-hot里面每一个token用一个长度为N向量表示，N表示的是词典的数据量。（不重复的词数量）缺点：维度太高，用稀疏向量表示文本。
Bonyin·2023-01-18 15:30

循环神经网络的简洁实现

这里写目录标题前言具体实现加载数据相邻采样梯度修剪one-hot编码参数定义模型后记前言本文用于记录循环神经网络的简单实现及个人笔记，防止遗忘，内容来自https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch
CtrlZ1·2023-01-18 13:34

CS231n：作业1——softmax

前言详细代码见github问答总结在创建softmax标签是，我门需要构造one-hot向量，如何使用切片索引快速构造?
无聊的人生事无聊·2023-01-16 12:15

09 Softmax回归

一、一位有效编码（One-Hot）1.定义：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2.举例与必
yonuyeung·2023-01-16 06:33

CS224N

如果使用机器学习的方法，将单词转换为one-hot编码进行表示。
周杰伦的粉丝·2023-01-14 11:45

常用的数据转换方法

特征编码包括数字编码、One-Hot编码、哑变量编码方法。1.1数字编码一种简单的数字编码方法是从0开始赋予特征的每一个取值一个整数。
嘿哈哈哈哈哈哈·2023-01-13 13:16

dice，准确率（Accuracy）、精确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)，PCC计算pytorch代码

具体的原理就不讲解了，直接上代码label和predict都是one-hot型defcompute_PCC(predicts,label):assert(predicts.shape==label.shape
一堆乱码45763058·2023-01-12 16:58

tensorflow2分类预测损失函数选择

如果是二分类问题，即最终的结果只能是两个分类中的一个，则损失函数loss使用binary_crossentropy多分类问题：对于多分类问题，在选择损失函数loss时，主要是看数据是如何编码的：1.如果是分类编码（one-hot
刘德志jenkin·2023-01-11 23:07

标签平滑(label smoothing)

在常见的多分类问题中，先经过softmax处理后进行交叉熵计算，原理很简单可以将计算loss理解为，为了使得网络对测试集预测的概率分布和其真实分布接近，常用的做法是使用one-hot对真实标签进行编码，
谈笑风生...·2023-01-11 10:23

label-smoothing

标签平滑(label-smoothing)在one-hot的基础上，添加一个平滑系数ε，使得最大预测与其它类别平均值之间差距的经验分布更加平滑。主要用于防止过拟合，增强模型的泛化能力。
桂花很香,旭很美·2023-01-11 10:04

推荐算法-PNN(Product Network)

PNN网络结构  模型结构如下图所示：可以看出模型也是实现CTR预估任务，输入数据是对特征进行one-hot编码之后特征，然后经过一个embedding层，将输入特征映射到相同长度的特征得到上图中的embedding
月落乌啼silence·2023-01-11 09:35

第 3 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
赵孝正·2023-01-11 07:15
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