one-hot

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

[pytorch入门]使用全连接神经网络实现MNIST手写数字识别

importtorchfromtorchimportnnfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimportnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltfromload_mnistimportload_mnist#pytorch中计计算交叉熵损失函数时，#输入的label不能是one-hot
Dragon Ice·2023-01-10 16:57

sparse_categorical_crossentropy和SparseCategoricalCrossentropy的用法区别

这两个函数的功能都是将数字编码转化成one-hot编码格式，然后对one-hot编码格式的数据（真实标签值）与预测出的标签值使用交叉熵损失函数。
TEn%·2023-01-09 21:05

nn.CrossEntropyLoss()的具体计算过程

crossentropyloss=nn.CrossEntropyLoss()crossentropyloss_output=crossentropyloss(logits,labels)需要注意的是：上述的参数labels不是one-hot
信小颜·2023-01-09 05:31

Word2Vec之CBOW详解

一、输入层Inputlayer1、输入的是One-hot编码的vector。什么是One-hot编码？One-hot编码又称一位有效编码，是将文字数字化的过程。
Feather_74·2023-01-09 03:42

Word Embedding （word2vector）

wordrepresent（word2vec）1-of-NEncoding cv中的one-hot。如果1w个单词，vector的维度也是1w。每个vector只有一个维是1，其余是0。 
卢容和·2023-01-08 15:00

word embedding

one-hot表示方式很直观，但是有两个缺点，第一，矩阵的每一维长度都是字典的长度，比如字典包含10000个单词，那么每个单词对应的one-hot向量就是1X10000的向量，而这个向量只有一个位置为1
qq_27481087·2023-01-08 14:27

FNN——用矩阵分解完成Embedding层初始化

输入层和Embedding神经元是全联接的，即每条相连的边上都存在一个参数w，若输入时采用one-hot编码，可想w数量及其庞大。2.收敛速度慢。
zzzzzBelial·2023-01-08 07:36

2020 AI 算法工程师常见知识点整合

写在前面机器学习流程基本概念数据从数据到答案将原始数据映射到特征模型：数据关系的近似描述高屋建瓴1.特征工程预处理：将原始数据变为特征向量1.数值变量：归一化/标准化处理1.1归一化/标准化1.2L1/L2范数标准化2.分类变量：one-hot
Robin_Pi·2023-01-08 06:27

刘二大人 PyTorch深度学习实践 笔记 P12 循环神经网络（基础篇）

）一、基本概念1、Basic_RNN2、RNNCell二、RNN的两种实现方式1、RNNCell单元模块的实现2、直接使用RNNCell的实现3、使用RNNCell实现RNN4、直接使用RNN实现5、one-hot
小白*进阶ing·2023-01-07 17:40

踩实底子|每日学习|02-特征工程和文本特征提取【下】

前文说到，特征工程是为了预测结果数据的处理步骤，也简单用了一两个实例说明了文本特征的提取，其中字典特征提取和文本特征主要是将特征数据化，也就是one-hot编码。
云胡实验室·2023-01-07 15:05

关于pytorch中的交叉熵损失函数

分类时标签没有转化为one-hot向量，而是作为序号。假如一共有3类，标签序号为0,1,2。softmax得到的向量为[0.7,0.2,0,1]，真实标签为1。
明日何其多_·2023-01-06 15:34

手把手教你为神经网络编译器CINN增加One-Hot算子

本文将由李健铭分享其开发过程，手把手教大家为神经网络编译器CINN增加One-Hot算子。
飞桨PaddlePaddle·2023-01-06 12:27

Python文本处理（1）——文本表示之词袋模型（BOW）（2）

上一篇总结了文本处理最基础的one-hot编码，这篇再来整理下基础的词袋模型（bagofword），以供复习（对应1127_文本处理之词袋模型（BOW））概述文本text=['TodayisFridayitisSunny
Robin_Pi·2023-01-06 10:35

PyTorch深度学习实践（十三）循环神经网络高级篇

做一个分类器，现在有一个数据集，数据集里有人名和对应的国家，我们需要训练一个模型，输入一个新的名字，模型能预测出是基于哪种语言的（18种不同的语言，18分类），在自然语言处理中，通常先把词或字编程一个one-hot
此生辽阔·2023-01-06 07:05

交叉熵损失函数和似然估计_交叉熵和极大似然估计的再理解

是one-hot编码的标签向量。例如对于一个天气4分类问题
普和司·2023-01-05 14:31

python torch exp_在Pytorch中使用样本权重(sample_weight)的正确方法

step：1.将标签转换为one-hot形式。2.将每一个one-hot标签中的1改为预设样本权重的值即可在Pytorch中使用样本权重。
weixin_39926402·2023-01-05 03:21

[CPNet]-理想亲和图的生成以及作用——Blank

文中理想亲和图由Groundtruth下采样后，又采用One-Hot编码方式生成。其中GroundTruth为原图片大小，其中每个像素位置不再是像素值，而是该像素所在的类别。
cfsongbj·2023-01-04 20:31

python pandas将分类变量转化为虚拟变量（哑变量）

)data.DepartmentDepartment代表员工所在部门，Sales销售部，Research&Development研发部，HumanResources人力资源部下面将其转化为虚拟变量或者one-hot
曹文杰1519030112·2023-01-04 14:54

一文读懂深度学习中文本处理的4种方式

常见的文本处理方式有独热编码(one-hot)，词袋法(Bagofwords)，TF-IDF和词向量(Word2Vec)这4种，我们分别为大家解释。二、文本处理方式之独热编码(one-hot)首先
L先生AI课堂·2023-01-04 11:17

NLP：预训练

1.1独热编码（one-hot）简介：假设某个词典的大小为N；词典中的词从0—N-1的整数进行表示；现将词典中的每个单词用长度为N的向量进行表示。例如：“我叫菜虚空”为一
菜虚空·2023-01-03 17:01

Pytorch 深度学习实践 第9讲--刘二大人

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，其他位为0。(但是标签的one-hot
NCUTer·2023-01-03 14:21

NLP[3] - [Word Embedding系列] : LSA（Latent Semantic Analysis）

本《WordEmbedding系列》文章包括：（1）One-hot编码（2）WordEmbedding（3）LSA（LatentSemanticAnalysis）（4）Word2vec的CBOW模型（5
ZhuNian的学习乐园·2023-01-02 14:42

【码】Softmax回归代码

来源：动手学-深度学习-softmax回归1.把标签y表示为one-hot编码这点要时刻牢记，在代码中有体现。one-hot编码：类别对应的分量设置为1，其他分量设置为0。
soleillllling·2023-01-02 13:23

【线性神经网络】softmax回归

one-hot编码一般用于分类问题，其特征是离散的很简单，用n个状态表示表示n个特征，其中只有一个状态取值为1，其他全为0交叉熵使用真实概率与预测概率的区别来作为损失损失函数均方损失L2Loss绿色曲线是似然函数
PBemmm·2023-01-02 13:48

【李沐】 softmax回归的代码

对于一个样本使用它的one-hot标签能获得它的正确分类的概率，方便后面使用交叉熵：cmp=y_hat.type(y.dtype)==y对于yhat中的每一行，也就是每一张图片，找到它的最大值，并且用它的
高·2023-01-02 13:47

EDA常用步骤

个样本删除不需要的数据修改列名改变变量属性合并不同dataframe缺失值众数插补均值插补中位数插补直接删除缺失值重复数据1.查看重复行2.删除重复行异常值分类数据数量化性别变量转换为1、0单热变量:one-hot
giao客·2023-01-02 07:58

吴恩达《机器学习》——Logistic多分类与神经网络

One-Hot向量Python实现2.神经网络(NeuralNetwork,NN)神经网络前馈传播Python实现3.基于PyTorch框架的网络搭建数据集、源文件可以在Github项目中获得链接:https
Ace2NoU·2023-01-02 07:26

词向量维与词典大小_word2vec原理 以及词向量构建中的一些体会

早期的词向量选择使用one-hot编码，就是先构建出语料中的词典，然后每一个词的向量为该词序号为一，其余位为零，长度为词典大小的一个稀疏向量，可以想像，这样一组向量相当于每个向量占一个坐标轴，那么向量会很稀疏
Rachel瑞小秋·2023-01-01 13:35

tf.nn.embedding_lookup函数以及对嵌入表示的理解

假设有一组分类,总共有5个类别,我们对所有类别进行哑编码(one-hot),则编码后[1,0,0,0,0]为类别1,[0,1,0,0,0]为类别2,[0,0,1,0,0]为类别3,[0,0,0,1,0]
.我心永恒_·2023-01-01 09:02

embedding = torch.nn.Embedding(10, 3)

embedding=torch.nn.Embedding(10,3)通过wordembedding，就可以将自然语言所表示的单词或短语转换为计算机能够理解的由实数构成的向量或矩阵形式（比如，one-hot
集电极·2023-01-01 09:29

一文读懂Embedding

**二、One-Hot编码三、**怎么理解Embedding****四、WordEmbedding**一、什么是Embedding？“Embedding”直译是嵌入式、嵌入层。
巴扎嘿呀·2023-01-01 08:14

嵌入空间的概念解释及原理

嵌入空间（EmbeddingSpace)在引入嵌入空间这个概念之前，我们先了解两个与之相关的概念，局部表示和分布式表示：局部表示局部表示通常可以表示成one-hot向量的形式，例如对于颜色我们可以使用不同名字来命名不同颜色的方式进行表示
搬砖小孩Superme·2023-01-01 08:13

NNLM-pytorch

首先先将前n-1个词用one-hot表示，然后使用投影矩阵降维，再将降维后的n-1个词的表示拼接起来，2003年提出Bengio将神经网络引入语言模型的训练中，并得到了词向量这个副产物。
weixin_44522477·2022-12-31 12:47

机器学习笔记 十：基于神经网络算法的数据预测

目录1.数据导入及y样本集的处理2.前向传播算法实现（正则化）3.后向传播算法4.最小化目标函数（costfunction）5.预测新样本本次的数据集为手写体数据1.数据导入及y样本集的处理one-hot
Amyniez·2022-12-30 16:19

Graph embedding

为什么要有Graphembedding在图上要表示一个节点，可以使用one-hot来表示，而使用这种方法有两个缺点：如果节点数量比较多，那么n维的one-hot会非常稀疏；使用one-hot丢失了节点在图上的连接信息
vincent_hahaha·2022-12-30 14:34

数据预处理：独热编码（One-Hot Encoding）和 LabelEncoder标签编码

离散特征的编码分为两种情况：1、离散特征的取值之间没有大小的意义，比如color：[red,blue],那么就使用one-hot编码2、离散特征的取值有大小的意义，比如size:[X,XL,XXL],那么就使用数值的映射
嘿呀嘿呀 拔罗卜·2022-12-30 12:47

数据预处理：独热编码（One-Hot Encoding）和labelEncoder标签编码

离散特征的编码分为两种情况：1、离散特征的取值之间没有大小的意义，比如color：[red,blue],那么就使用one-hot编码2、离散特征的取值有大小的意义，比如size:[X,XL,XXL],那么就使用数值的映射
独自凌寒·2022-12-30 12:46

数据预处理--独热编码（One-Hot Encoding）和 LabelEncoder标签编码

离散特征的编码分为两种情况：1、离散特征的取值之间没有大小的意义，比如color：[red,blue],那么就使用one-hot编码2、离散特征的取值有大小的意义，比如size:[X,XL,XXL],那么就使用数值的映射
lgy54321·2022-12-30 11:10

【机器学习】one-hot编码

one-hot编码的思想就是将离散特征变成向量假设特征有三种取值{,,}，这三种取值等价，如果我们使用1,2,3三个数字表示这三种取值，那么在计算时就会产生偏差，有一些涉及距离度量的算法会认为，2和1离得近
littlebamboo小竹子·2022-12-30 11:40
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