onehot 第6页

verilog中case使用及资源消耗

第一版的代码：assignbinary_data=binary;always@(posedgeclk)begincase(onehot_data)VAL_0:binary<=4'b0000;VAL_1:

Rddd·2020-07-06 03:58

OneHot编码知识点

OneHot编码两个多月没有更新博客了，一直忙于天池某个比赛和开题方面的事宜，现在重新抓起，更新博客，希望能整理+思考得出些有营养的东西，也算是自己的笔记方便以后查阅。如果有错误，请回复指出，谢谢！

腾原·2020-07-05 14:51

[NLP] 中文文本相似度实战

548912041.计算文本相似度的常用算法(1)基于词向量:余弦相似度,曼哈顿距离,欧几里得距离,明式距离(是前两种距离测度的推广)(2)基于字符:编辑距离,simhash(适用于海量数据),共有字符数(有点类似onehot

YasinQiu·2020-07-05 01:07

Verilog 的高阻态赋值不可综合的问题

q_onehot_data[2*bit_counter-1]:(stop_escape)?1'b1:(q_stop_en)?

net_wolf·2020-07-05 01:27

LR逻辑回归模型

实际应用逻辑回归前，经常会对特征进行独热（onehot）编码，比如广告点击率应用中

不一样的算法工程师·2020-07-04 20:07

解决keras GAN训练是loss不发生变化,accuracy一直为0.5的问题

1、BinaryCrossEntropy常用于二分类问题，当然也可以用于多分类问题，通常需要在网络的最后一层添加sigmoid进行配合使用，其期望输出值（target）需要进行onehot编码，另外BCELoss

·2020-07-02 11:30

浅谈keras中的keras.utils.to_categorical用法

如下所示：to_categorical(y,num_classes=None,dtype='float32')将整型标签转为onehot。

·2020-07-02 11:26

Pandas中类别型变量映射为数字或其它值

在机器学习中对于有序的类别型变量可以不采用onehot编码，直接使用有序数字代替即可，这个目的可以在pandas中使用map方法实现。

机器不爱学习·2020-07-02 09:39

知识图谱

或者参考这篇：http://www.tuicool.com/articles/jEzmUv一开始的是onehot，coutbasedistributerepresentation，再到后面的同一语义空间第一方面

lightty·2020-07-02 08:42

TensorFlow中的onehot有什么作用，为什么要使用onehot向量呢？

非onehot，标签是类似0123...n这样。而onehot标签则是顾名思义，一个长度为n的数组，只有一个元素是1.0，其他元素是0.0。

ciky奇·2020-07-01 19:16

TensorFlow学习笔记（二）把数字标签转化成onehot标签

以手写数字识别为例，我们需要将0-9共十个数字标签转化成onehot标签。

羊和咩咩·2020-07-01 16:40

机器学习基本流程及内容

onehot在特征提取上属于词袋模型（bagofwords）。关于如何使用one-hot抽取文本特征向量我们通过以下例子来说明。假设我们的语料库中有三段话：我爱中国爸爸妈妈爱我爸

wa卡卡·2020-06-29 06:51

独热编码One-Hot-Encoding与哑编码dummies、factorize的区别、联系

One-Hot-Encoding与dummies、factorize的区别、联系独热（onehot）编码基本知识点Pandas中dummies、factorize的用法详解pd.factorize()与哑变量变换

Yale曼陀罗·2020-06-29 06:24

word embedding理解

：NLP语言模型中对单词处理的一种方式，这种技术会把单词或者短语映射到一个n维的数值化向量，核心就是一种映射关系，主要分为两种方式：1.onehotencoding：对语料库中的每个单词都用一个n维的onehot

杨晓茹·2020-06-29 04:53

DIFFPOOL（Hierarchical Graph Representation）

HierarchicalGraphRepresentationLearningwithDifferentiablePooling动机核心思想图神经网络可微分池化层分配矩阵的学习池化分配矩阵优化onehot

weixin_40248634·2020-06-28 23:04

论文笔记《Neural Factorization Machines for Sparse Predictive Analytics》

要想将这些类别特征送入到模型中，就必须得将其onehot。但这样一来，就会产生大量的稀疏特征，要想从这些稀疏特征中充分学习到有用的信息，必须要考虑特征之间的相互作用。

ttv56·2020-06-27 09:30

Tensorflow 损失函数

Labels_onehot：Onehot形式的标签，即如果有3类那么第一类表示为[1,0,0]，第二类为[0,1,0]，第三类为[0,0,1]。这种形式的标签更加的常见。

Peanut_范·2020-06-27 07:12

NLP文本分类--词向量

,在dict里面保存需要提取的关键词，存在关键词的对应标记为分类；（缺点，不断的去维护词典）2.基于机器学习：HMM(分词最常用的)，CRF,SVM,LDA,CNN3.词袋模型：bagofword:(onehot

ckriser·2020-06-26 23:55

titanic数据集的目标是根据乘客信息预测他们在Titanic号撞击冰山沉没后能否生存

字段说明：Survived:0代表死亡，1代表存活【y标签】Pclass:乘客所持票类，有三种值(1,2,3)【转换成onehot编码】Name:乘客姓名【舍去】Sex:乘客性别【转换成bool特征】Age

码奋·2020-06-26 01:59

【动手学学学】NLP相关 [Period 2]

最开始用的是onehot方法来构建这样的词向量，但这会造成数据稀疏，后续出现了

天上的星星数不清·2020-06-25 17:36

Logistic回归，分类模型的性能评价指标

分类模型的评价指标：logistic/负log似然损失（log_loss）：其中C为类别数目，为第i个样本的标签的onehot编码向量，为模型预测第i个样本为类别c的概率。

qq_40008456·2020-06-25 17:23

Graph Convolutional Network (图卷积GCN)

那么就直接把每个顶点比如1号结点相邻的结点找出来，虽然相邻的个数可能不一样，设个最大值，不够的就补0，然后类似onehot一下，变成统一维度来做不就ok了？

上杉翔二·2020-06-25 16:06

Label smooth

什么是Labelsmoothregularization对分类问题经过softmax函数之后的onehot编码(正类概率为1，其他为0)进行改进。

今天Today·2020-06-25 06:20

tensorflow损失函数

1、softmax交叉熵损失函数tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=Network.out,labels=Labels_onehot)参数为网络最后一层的

纸上得来终觉浅～·2020-06-25 05:55

训练集产生的onehot编码特征如何在测试集、预测集复现

数据处理中有时要用到onehot编码，如果使用pandas自带的get_dummies方法，训练集产生的onehot编码特征会跟测试集、预测集不一样，正确的方式是使用sklearn自带的OneHotEncoder

阳望·2020-06-25 01:14

nltk 获取 gutenberg 语料，gensim 生成词库和 onehot 编码

nltk获取gutenberg语料gensim生成词库和onehot编码正在尝试基于TensorflowLSTM模型开发另外一个项目，需要自然语言处理的工具和语料。

磐创AI_聊天机器人·2020-06-24 14:34

[机器学习 - 特征工程] Category/分类变量预处理 - Label Encoding和OneHot Encoding的选择

总结：LabelEncoding优点：节约空间缺点：对同一个特征，每次编码的结果不一样；编码隐含了特征取值的相关关系OneHotEncoding优点：避免了LabelEncoding的缺点...缺点：特征取值多时占用空间较多使用推荐:在特征取2值时，使用LabelEncoding。其他情况用OneHotEncoding，如果转换之后维度过高，后续用PCA或其他降维方法。在保留必要信息的前提下，降低

maomaona·2020-06-24 13:39

FM/FMM算法笔记

原文链接FM\\FMM优点：特征稀疏时保持良好性能FM原理：onehot的编码后特征极度稀疏，特征空间大（升维双刃剑：线性可分、过拟合维度爆炸--效果为王）通过多项式交叉后，交叉特征含有更多的特征值为零样本

小豆芽_·2020-06-24 12:36

sequence models

如果不在字典中的词汇，标记为unknown单词tx表示x中第t个序列输入值，使用01onehot编码，在字典相应位置的单词则为1，否则为0ty表示y中

昌李·2020-06-24 07:01

tenosoflow和keras交叉熵损失函数比较

tf.train.sigmoiad_cross_entropy()多分类互斥损失函数：tf.train.softmax_cross_entropy()在tf.train.softmax_cross_entropy()中标签和网络输出都应该是onehot

liuqiang3·2020-06-24 06:25

移动腾讯网 | 推荐系统 embedding 技术实践总结

在embedding大行其道之前onehot才是最靓的仔。如果和我们比较熟悉的oneHot对比起来理解

不一样的算法工程师·2020-06-23 23:47

CNN之于CV和NLP

不同：自然语言处理的输入数据通常是离散取值（例如表示一个单词或字母通常表示为词典中的onehot向量），计算机视觉则是连续取值（比如归一化到0，1之间的灰度值）。

峻峰飞阳·2020-06-23 11:58

基于attention的ocr

a是特征的attention分布，将a和cnn特征做内积rnn的输入：attention分布a的计算方式如下：为了保留图片特征的位置信息，这个模型将特征的每个坐标做了onehot编码输入模型，ei,ej

longxiao666·2020-06-22 17:32

zsdt345a780rfajwet·2020-06-21 15:48

词向量入门

词向量onehot编码在自然语言处理中，为了将自然语言转化为计算机所能识别的语言，就要对它重新编码，起初使用onehot编码。一共能产生14901维。问题：占用太大空间，词和词之间的相识度无法体现。

胖墩哥·2020-05-27 21:00

DAY4 特征工程（上）

主要知识点：理解归一化原因归一化的方式需要考虑的原始分布可能的属性类别型特征可以使用二进制编码达到比onehot节约空间的目的遗留问题：其他编码方式可以学习一下高维组合特征中矩阵分解的思想还不理解决策树是如何直接处理字符串学习路线

神游物外的轮子·2020-05-03 08:47

argmax和max的可导性

其实任何指定类的函数都是不可导的，因为argmax强行指定一个onehot下标.。如果能把这个one

VanJordan·2020-04-10 03:53

tensorflow笔记 - bug - onehot

数据预处理时用pandas做了一个科比的投篮预测，数据集在kaggle上可以找到，我们对flag（投中与否）进行预测的时候，选择了一下的参数：改为onehot格式的时候出现了一个很大的bug。

易云邪·2020-03-10 05:36

[数据预处理] onehot编码：是什么，为什么，怎么样

[数据预处理]onehot编码：是什么，为什么，怎么样文章目录[数据预处理]onehot编码：是什么，为什么，怎么样什么是onehot编码为什么要进行onehot编码对labels进行onehot编码的原因对特征进行

Harry嗷·2020-02-29 23:17

NLP-什么是one hot

在文本中，如果需要对其进行相似度计算或者其他计算时，文字是无法直接进行计算的，所以就需要对文本进行量化处理，也就是进行数字编码才能对文本进行计算，而onehot就是其中一种出现比较早也比较简单的编码方式

Huoyo·2020-02-25 09:36

[pytorch]如何将label转化成onehot编码

之前用octave学习神经网络的时候，用逻辑回归，激活函数是sigmoid，损失函数是交叉熵损失函数，那个时候不用任何框架，需要把label转化成onehot编码：c=[1:10]y=(y==c)只需要两行代码

null1106·2020-02-16 22:45

不同的Embeding方法

embeding克服了onehot高维稀疏、无法表示不同特征相关性的缺点。因此，在很多领域都得到了充分的应用，出现了各种各样的embeding。下面做一个简单的介绍，如需详细了解，可阅读相关论文。

井底蛙蛙呱呱呱·2020-02-02 04:34

CBOW模型

NOTE：花括号内{}为解释内容.输入层：上下文单词的onehot.{假设单词向量空间dim为V，上下文单词个数为C}所有onehot分别乘以共享的输入权重矩阵W.

丹之·2020-01-02 18:55

pytorch实现onehot编码转为普通label标签

label转onehot的很多，但是onehot转label的有点难找，所以就只能自己实现以下，用的topk函数，不知道有没有更好的实现one_hot=torch.tensor([[0,0,1],[0,1,0

swuxyj·2020-01-02 09:11

pytorch标签转onehot形式实例

代码：importtorchclass_num=10batch_size=4label=torch.LongTensor(batch_size,1).random_()%class_numprint(label.size())one_hot=torch.zeros(batch_size,class_num).scatter_(1,label,1)print(one_hot)输出：torch.Siz

头发光了你就强了·2020-01-02 09:06

DSSM 的研究

DSSM是很有意思的一种深度学习模型，个人对这个模型确实很感兴趣，它打破了对word做WordEmbedding的概念，而是可以直接对Query和Doc做Embedding，而解决OneHot维度爆炸的方法就是借助了

Midorra·2019-12-26 20:20

浅析状态机编码问题

我们在实际开发中，只记住了建议使用独热码（onehot）作为状态编码，至于为什么（大概也就记得不容易跑飞），可能早就忘了。

肉娃娃·2019-12-25 10:00

pandas 中对特征进行硬编码和onehot编码的实现

首先介绍两种编码方式硬编码和onehot编码，在模型训练所需要数据中，特征要么为连续，要么为离散特征，对于那些值为非数字的离散特征，我们要么对他们进行硬编码，要么进行onehot编码，转化为模型可以用于训练的特征初始化一个

很吵请安青争·2019-12-20 15:31

NLP应用一：卷积网络有监督文本分类（论文+code）

矩阵中的向量代表的是像素点，同样应用到文本上是每行为单词向量[5]，通常得到这种向量的处理方式是WordEmbeding（低维表示，不懂参考解释），常用的方法有：word2vec或者GloVe也可以是Onehot

灿烂的BY·2019-12-07 23:38

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