vec

opencv mat 二进制序列化

opencvmat二进制序列化可以保存所有的mat类型#include#include#includeboolMat_read_binary(std::stringfilename,cv::Mat&img_vec
SkyTangLei·2023-01-30 09:09

【OpenGL学习】Camera 类的抽象

首先，我在成员变量中添加了以下变量：private:glm::vec3m_position;glm::vec3m_world_up;glm::vec3m_front;glm::
miyazono_·2023-01-30 08:47

推荐系统中的Embedding

1.让embedding空前流行的word2vec：2.从word2vec到item2vec二、GraphEmbedding1.经典的GraphEmbedding方法—DeepWalk2.DeepWalk
cici_iii·2023-01-30 07:21

推荐算法之Embedding方法汇总

1、word2vec和item2vecword2vec这是一款很经典的embedding方法了，源自于
Aliert·2023-01-30 07:51

2021-01-07 leetcode题解

解：用一个map记录元素的值和下标分别为key和value，用一个循环在访问每一个元素的时候先检查该i元素的compliment=target-vec[i]是否在map中，如果在则返回这两个下标，如果遍历结束都没找到
alexsssu·2023-01-29 20:10

【第 15 章 基于小波的图像压缩技术深度学习机器学习的图像处理应用matlab.】

main.mclc;clearall;closeall;filename=fullfile(pwd,'images','cameraman.tif');x=imread(filename);num=2;[cf_vec
海宝7号·2023-01-29 17:26

Meta发布自监督算法data2vec 2.0：训练效率最高提升16倍！

关注公众号，发现CV技术之美本文转载自新智元，编辑：LRS。近几年人工智能领域的突破大多由自监督学习推动，比如BERT中提出的MLM(MaskedLanguageModel)，通过将文本中的部分单词遮盖后重新预测，使得海量无标记文本数据也能用来训练模型，自此开启了大规模预训练模型的新时代。但自监督学习算法也有明显的局限性，通常只适用于单一模态（如图像、文本、语音等）的数据，并且需要大量的算力从海量
我爱计算机视觉·2023-01-29 15:07

代码随想录算法训练营day08

解题思路五、题目：剑指Offer58-II.左旋转字符串1.题目2.解题思路一、344.反转字符串1.题目2.解题思路双指针法classSolution{public:voidreverseString(vec
Hang-On·2023-01-29 11:23

【实践】Embedding在腾讯应用宝的推荐实践

Embedding的训练方法主要分成DNN的端到端的方法以及序列学习的非端到端的方法，其中最经典的word2vec以及由此衍生出sentence2vec，doc2vec，item2vec等都属于非端到端的学习方法
智能推荐系统·2023-01-29 11:05

python本科毕业设计基于神经网络的虚假评论识别系统源码，含模型及数据

主要函数：1.corpusprocess原始语料处理函数2.train_word2vec生成word2vec向量3.generate_id2wec获得索引的w2id,和嵌入权重embedding_weights4
Python代码大全·2023-01-29 10:43

使用OpenAI的Whisper 模型进行语音识别

wav2vec2、Conformer和Hubert等最先进模型的最新发展极大地推动了语音识别领域的发展。
deephub·2023-01-29 09:31

【自然语言处理】情感分析（四）：基于 Tokenizer 和 Word2Vec 的 CNN 实现

情感分析（四）：基于Tokenizer和Word2Vec的CNN实现本文是情感分析系列的第444篇，前三篇分别是：【自然语言处理】情感分析（一）：基于NLTK的NaiveBayes实现【自然语言处理】情感分析
皮皮要HAPPY·2023-01-29 07:54

【自然语言处理】情感分析（三）：基于 Word2Vec 的 LSTM 实现

情感分析（三）：基于Word2Vec的LSTM实现本文是情感分析系列的第333篇，前两篇分别是：【自然语言处理】情感分析（一）：基于NLTK的NaiveBayes实现【自然语言处理】情感分析（二）：基于
皮皮要HAPPY·2023-01-29 07:24

【自然语言处理】主题建模：基于 LDA 实现

主题建模的方法也比较多，除了本文提到的LDA，还有LSA、pLSA、NMF、BERTopic、Top2Vec等。后续我会针对这几种主题建模方法出一篇博客，进行一个详细的对比。
皮皮要HAPPY·2023-01-29 07:52

TF-IDF和word2vec原理

@(NLP)文本挖掘文章目录文本挖掘1.分词的基本原理2.N元模型3.维特比算法与分词4.常用分词工具（二）文本挖掘预处理之向量化与HashTrick1.词袋模型2.词袋模型之向量化3.HashTrick4.向量化与HashTrick小结（三）文本挖掘预处理之TF-IDF1.文本向量化特征的不足2.TF-IDF概述3.用scikit-learn进行TF-IDF预处理4.TF-IDF小结word2v
神洛华·2023-01-29 00:08

doc2vec计算句子相似度_3分钟热情学NLP第8篇

3分钟热情学NLP第8篇，doc2vec计算句子相似度word2vec面临的问题word2vec计算句子或长文本的方法，大致的是：1、对文本进行分词；2、计算各个分词的词向量；3、对词向量取平均值，或者其他方式进行词向量的拼接
十三先·2023-01-28 15:48

文本相似度、文本匹配、文本聚类

11在Keras的Embedding层中使用预训练的word2vec词向量：https://blog.csdn.net/u012052268/article/details/90238282importnumpyasnpimportpandasaspd
stay_foolish12·2023-01-28 14:33

使用OpenAI的Whisper 模型进行语音识别

wav2vec2、Conformer和Hubert等最先进模型的最新发展极大地推动了语音识别领域的发展。
·2023-01-28 10:14

【NLP】基于Word2Vec词向量的中文文本相似度匹配

Word2Vec词向量可以用于测量单词之间的相似度，相同语义的单词，其词向量也应该是相似的。对词向量做降维并可视化，可以看到如下图所示的聚类效果，即相近语义的词会聚在一。
WarmOrange丨·2023-01-28 10:13

gensim中的word2vec使用

介绍一句话，GensimGensimGensim中的word2vec类就是用来训练词向量的，这个类实现了词向量训练的两种基本模型skip−gramskip-gramskip−gram和CBOWCBOWCBOW
big_matster·2023-01-28 10:12

为了找工作而准备的日常-第二天

大致将python中所有的基础知识过了一遍，同时详细回顾了word2vec的原理，心中有了一个大概，但是有些地方还是不太清楚，明天将几篇论文再阅读一篇，尝试自己手推反向传播，更新词向量一级其中的参数。
PassionateLee·2023-01-28 03:56

使用word2vec预训练模型提取DNA/RNA序列特征向量

数据集：https://github.com/alivelxj/m5c-DFRESG/tree/main/m5c/data代码：处理数据集importpandasaspdimportnumpyasnpfromgensim.modelsimportWord2Vecfromgensim.models.word2vecimportLineSentencedefload_data(file):seq_su
唐小星小宇宙·2023-01-27 11:53

word2vec、seq2seq

tensorflow是google在2015年开源的深度学习框架tf中有word2vec,seq2seq，所以我这里先学习tensorflow，然后再实现word2vec和seq2seq一、tensorflow1.1
dengyao6547·2023-01-27 11:14

深度学习基础之 vec2seq(向量到序列)、seq2vec(序列到向量)、seq2seq(序列到序列)

“Vec2Seq”模型采用单个输入（例如图像）并生成数据序列，例如生成描述。“Seq2Vec”模型将序列数据作为输入，例如产品评论或社交媒体帖子，并输出单个值，例如情感分数。
zzzzzBelial·2023-01-27 11:42

使用OpenCV中的分类器和颜色识别的苹果位置识别

使用OpenCV中的分类器和颜色识别的苹果位置识别环境配置和安装拍摄并处理样本生成正样本的描述文件pos.vec开始训练分类器单目测距完成分类器与颜色识别，轮廓提取算法的结合运行结果图片展示我的代码，训练分类器的文件夹下载这是我本科毕业设计中的软件项目
索尼大法好·2023-01-27 10:30

推荐系统（四）：word2vec在推荐系统的应用

一、Word2Vec算法简单讲就是通过学习文本然后用词向量的方式表征词的语义信息，即通过把原先词所在空间映射到一个新的空间中去，使得语义上相似的单词在该空间内距离相近。
fromeast·2023-01-26 22:49

词向量到word2vec与相关应用

文本是更高层的，是人有智慧以后定义的一些tokens或者是一些符号去组合成的数据，所以必须转换成计算机能够识别出来的数据（如word2vec）前提：先把词用今天的方法或者传统的方式映射为一个个向量，然后才用这些数值向量去完成后续的工作
果果求学者·2023-01-26 22:36

WAV2VEC：语音识别非监督预训练模型

1简介本文根据2019年《WAV2VEC:UNSUPERVISEDPRE-TRAININGFORSPEECHRECOGNITION》翻译总结的。
AI强仔·2023-01-26 17:23

自监督预训练（三）wav2vec 2.0原理剖析

一、整体流程二、featureencoder理解Conv1dnn.Conv1d(in_channels=5,out_channels=20,kernel_size=3,stride=2)假设输入input=(batch,in_channels,in_len)batch=1in_channels=5，对应向量大小，比如wordembeddingin_len=10，对应word的个数cnn内部kern
xmdxcsj·2023-01-26 17:22

Meta发布自监督算法data2vec 2.0：训练效率最高提升16倍！

视学算法报道编辑：LRS【导读】效率更高的多模态自监督学习框架data2vec2.0来啦！
视学算法·2023-01-26 17:22

Audio-预训练模型-2020：Wav2vec 2.0

一、整体流程基于vq2vec的思路，通过mask在latentspace上的语音输入，训练一个contrastivetask将真正的量化的latent变量表示与其他负例分辨出来（同时训练了量化过程的latentrepresentation
u013250861·2023-01-26 17:52

探究torchAudio中wav2vec2的源码（一）

由于上一篇博客，我把torchAudio中的wav2vec2样例加上自己理解发了出来，这次我们就来看看torchaudio中，wav2vec2.0的模型是怎么创建的。
Squid _·2023-01-26 17:52

探究torchAudio中wav2vec2的源码（二）——特征提取

前文再续，书接上一回，我们看看wav2vec2怎么提取特征。在论文中，wav2vec2是通过conv1d进行特征提取的。
Squid _·2023-01-26 17:52

2.FINE-TUNING WAV2VEC2 FOR SPEAKER RECOGNITION

摘要：本文探讨了将wav2vec2框架应用于说话人识别而不是语音识别。我们研究了预先训练的权重对说话人识别任务的有效性，以及如何将wav2vec2输出序列汇集到固定长度的说话人嵌入中。
一根藤～·2023-01-26 17:52

PyTorch：torchAudio中wav2vec2

然而，我连wav2vec2.0的代码都没跑过，官方文档也给出了一个wav2vec2.0代码的运行样例。本人感觉，这不比用fairseq香？
u013250861·2023-01-26 17:22

Audio-预训练模型-2019：wav2vec【利用自监督方式训练得到每一帧音频文件的表示（相对于机理特征的优势：可以融入上下文信息）；替换MFCC等通过机理得到的特征】

FacebookAIResearch团队的文章，wav2vec:UnsupervisedPre-trainingforSpeechRecognition该模型非完整的ASR，而是一个将wav通过标记的、
u013250861·2023-01-26 17:22

wav2vec--

Wav2vec:UnsupervisedPre-trainingforSpeechRecognition该模型非完整的ASR，而是一个将wav通过标记的、未标记的数据，通过无监督的方式进行训练，得到可以送入
lalahappy·2023-01-26 17:51

Fairseq的wav2vec2的踩坑之旅4：如何手动将一个Fairseq的wav2vec2模型转换为transformers的模型

摘要：本文尝试将用中文拼音预训练的Fairseq的wav2vec2模型转换为transformers模型（以下简写trms），因为汉语拼音的label数量与英文不同，所以本文需要进行模型转换函数的修改。
「已注销」·2023-01-26 17:51

【语音算法】wav2vec系列原理和使用

文章目录前言1.wav2vec2.vq-wav2vec3.wav2vec2.03.1encoder3.2context3.3wav2vec2.0的使用（transformers库）参考文献前言wav2vec
weiquan fan·2023-01-26 17:21

WAV2VEC:针对语音识别的无监督预训练

WAV2VEC:UNSUPERVISEDPRE-TRAININGFORSPEECHRECOGNITION概要本文使用大量的无标签数据集去预训练wav2vec模型，从而提升声学模型效果。
DataBaker标贝科技·2023-01-26 17:21

复现 SSL_Anti-spoofing， 使用 wav2vec 2.0 和数据增强的自动说话人认证的欺骗攻击与深度伪造检测

X.Wang,J.Jung,J.Yamagishi,andN.Evans,“Automaticspeakerverificationspoofinganddeepfakedetectionusingwav2vec2.0anddataaugmentation
Haulyn5·2023-01-26 17:21

bert模型可以做文本主题识别吗_NLP之文本分类：「Tf-Idf、Word2Vec和BERT」三种模型比较...

字幕组双语原文：NLP之文本分类：「Tf-Idf、Word2Vec和BERT」三种模型比较英语原文：TextClassificationwithNLP:Tf-IdfvsWord2VecvsBERT翻译：
weixin_39605463·2023-01-26 12:44

自然语言处理实战——Pytorch实现基于LSTM的情感分析(LMDB)——详细

目录1一、实验过程1.1实验目的1.2实验简介1.3数据集的介绍1.4网络模型1.5实验步骤1.5.1导入实验所需要的库1.5.2数据预处理1.5.3构建网络1.5.4创建Word2vec模型1.5.5
~北木南·2023-01-26 12:04

【自然语言处理】Gensim中的Word2Vec

Gensim中的Word2VecBOW和TF-IDF都只着重于词汇出现在文件中的次数，未考虑语言、文字有上下文的关联，针对上下文的关联，Google研发团队提出了词向量Word2vec，将每个单字改以上下文表达
皮皮要HAPPY·2023-01-26 12:25

图表示学习入门2——Node2Vec

这篇把Node2Vec来作为线性化思路的一个典型来讨论。如果你了解Word2Vec的话，这个就太简单了。
soplars·2023-01-26 11:45

【论文解读】NLP重铸篇之Word2vec

https://arxiv.org/pdf/1301.3781.pdf复现代码地址：https://github.com/wellinxu/nlp_store/blob/master/papers/word2vec.py
风度78·2023-01-26 09:52

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表示word，由于词汇表中word的个数太大，所以一个word的向量长度太大。是否有一些其他的表示方法来表示word，一方面向量长度适中，另一方面相似word对应的向量页相似。二word2vecwo
00_zero·2023-01-26 09:32

NLP—Word2vec词向量表达

原理：word2vec原理(一)CBOW与Skip-Gram模型基础word2vec原理(二)基于HierarchicalSoftmax的模型word2vec原理(三)基于NegativeSampling
财务自由_lang·2023-01-26 01:09

vins-mono初始化代码分析

voidEstimator::processImage(constmap>>>&image,conststd_msgs::Header&header)相机和imu旋转外参数的估计，分两步走：获取最新两帧之间匹配的特征点对vec
哈利马其·2023-01-25 12:29

python glove训练模型_在TensorFlow中使用预先训练的单词嵌入（word2vec或Glove）

我也面临嵌入问题，所以我用数据集编写了详细的教程。在这里我想添加我尝试的内容你也可以尝试这种方法，importtensorflowastftf.reset_default_graph()input_x=tf.placeholder(tf.int32,shape=[None,None])#youhavetoeditshapeaccordingtoyourembeddingsizeWord_embed
weixin_39703982·2023-01-25 07:48
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