one-hot

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

基于文本的深度学习方法的TensorFlow实现(1)——词嵌入

三种向量化策略One-hot编码向量长度等于词汇量，在词汇对应的索引置1，其他置0例如：Thecatsatonthemat.cat(0,1,0,0,0,0)……缺点：效率低下，向量稀疏整数编码用唯一的数字给词编码例如
杨6·2023-02-17 21:25

机器学习：self-attention

输入编码方式：one-hot:word-embedding:能更明显的区分不同类别的输入图也能看作是多个向量输入输出每个向量都有一个label一整个sequence有一个label模型自己决定有多少个label
uncle_ll·2023-02-17 12:00

YB菜菜的机器学习自学之路（八）——基于keras的初级深度学习框架

菜菜的机器学习自学之路（八）——基于keras的初级深度学习框架前提说明1.训练集和测试集2.mnist数据集简单介绍3.基于keras框架，利用全链接层搭建深度学习网络对MNIST训练3.1数据导入与one-hot
Keep_Holding_Down·2023-02-07 13:48

LR和GBDT高维稀疏特征

想想一个例子，有个年龄特征0~100，如果对这样特征进行one-hot编码后变为稀疏特征，第i维表示是否为i岁。如果将这种特
bit_max·2023-02-05 18:54

MindSpore 21天实战营-Wide & Deep作业随记

线性模型通常输入二进制的one-hot稀疏表示特征进行训练。比如特征“user_installed_app=netflix”为1，表示用户已安装netflix。
小乐快乐·2023-02-05 15:09

RASA-特征生成组件Featurizer

RASA文本特征生成器分为两个不同类别：稀疏特征生成器如One-hot和密集特征生成器如Bert。稀疏特征生成器会返回具大量缺失值（例如零）的特征向量。
Hank0317·2023-02-05 15:46

word2vec 的CBOW，多层softmax,负采样。

NNLM中存在投影层，将ONE-HOT编码与词库矩阵C进行运算投射，从词库矩阵取出一列。同时对每个词取出的每个列，进行一个concat拼接。而由于当词库非常巨大时，这个计算是非常耗费时间的。
勤奋的郑先生·2023-02-05 11:03

NLP：自然语言处理领域常见的文本特征表示/文本特征抽取(本质都是“数字化”)的简介、四大类方法(基于规则/基于统计，离散式【one-hot、BOW、TF-IDF】/分布式)之详细攻略

NLP：自然语言处理领域常见的文本特征表示/文本特征抽取(本质都是“数字化”)的简介、四大类方法(基于规则/基于统计，离散式【one-hot、BOW、TF-IDF】/分布式【CO-SVD，NNLM→Word2Vec
一个处女座的程序猿·2023-02-05 08:11

自然语言处理（NLP）知识整理及概述（三）

方法有：one-hot,用0和1标识句子里某个单词出现与否。此时每一个单词可以用一个长度为V（语料库中vocabulary的数目）的向量来表示。在此基础上，将一个句子中每个单词的向量相加，就得
JudeArcturus·2023-02-04 17:28

算法入门

容易更快地通过梯度下降找到最优解，对于某些不使用梯度下降法优化的模型，例如决策树，则不需要归一化类别型特征处理序号编码：用于处理类别间具有大小关系的数据，按照大小关系赋予一个数值ID，转换后依旧保留了大小关系one-hot
amyhy·2023-02-04 16:22

Word2Vec理解

l词袋模型就是将句子分词，然后对每个词进行编码，常见的有one-hot、TF-IDF、Huffman编码，假设词与词之间没有先后关系。
莫一丞元·2023-02-03 16:23

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
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