Squeeze-and-Excitation Networks Squeeze: Global Information Embedding ...
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2020-05-06 21:23:32
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1.张量数据类型 比如数字2在pytorch中就是intTensor类型，该维度为0即dim=0 ，pytorch内部没有自带的string 类型表示方法，要用的话只能通过以下两种编码方法表示： one-hot ： 如猫类别用【0 1】表示，狗类别用【1 0】表示 embedding:如果是汉字或者 ...
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2020-05-04 13:30:08
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One-hot编码 整合成一个稀疏矩阵，那问题来了，稀疏矩阵（二维）和列表（一维）相比，有什么优势？ 很明显，计算简单嘛，稀疏矩阵做矩阵计算的时候，只需要把1对应位置的数相乘求和就行，也许你心算都能算出来；而一维列表，你能很快算出来？何况这个列表还是一行，如果是100行、1000行和或1000列呢？ ...
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2020-05-03 11:02:51
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本文主要记录: 1. 离散特征如何预处理之后嵌入 2.使用pytorch怎么使用nn.embedding 以推荐系统中：考虑输入样本只有两个特征，用逻辑回归来预测点击率ctr 看图混个眼熟，后面再说明: 一、离散数据预处理 假设一个样本有两个离散特征【职业，省份】，第一个特征种类有10种，第二个特征 ...
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2020-05-02 09:46:29
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本文讲解 skip-gram 模型以及优化和扩展。主要包括层次 Softmax、负采样、学习短语的表示。 先提一下词向量： 词向量（也叫词嵌入，word embedding），简单地说就是用一个低维向量表示一个词。由于独热编码（one-hot encoding）存在维度灾难，即稀疏性，且无法理解词与 ...
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2020-04-30 21:26:52
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接触过深度学习的人一定听过keras，为了学习的方便，接下来将要仔细的讲解一下这keras库是如何构建1D CNN深度学习框架的 模式一 Model: "sequential_1" ___________________________________________________________ ...
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2020-04-30 19:11:11
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经验分布，也可以考虑有单个顶点、边，或局部的？ loss 怎么定的问题 【Graph Embedding】LINE：算法原理，实现和应用 之前介绍过DeepWalk，DeepWalk使用DFS随机游走在图中进行节点采样，使用word2vec在采样的序列学习图中节点的向量表示。 DeepWalk：算法 ...
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编程语言 时间：
2020-04-29 14:28:15
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android 在<meta-data android:name="io.flutter.embedding.android.SplashScreenDrawable" android:resource="@drawable/page_loading"/>，关闭的话重写掉splash方法 ios 默 ...
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2020-04-27 23:00:05
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动手实现Transformer，所有代码基于tensorflow2.0，配合 "illustrated transformer" 更香。 模型架构 Encoder+Decoder Encoder Decoder Attention Add&Norm FeedForward Embedding Pos ...
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2020-04-18 18:49:41
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LLE 局部线性嵌入，Locally Linear Embedding（LLE）是另一个功能强大的非线性降维（nonlinear dimensional reduction，NLDR）技术。它是一个流形学习技术，并不基于投影。简单地说，LLE工作的方式是：首先衡量每个训练实例与它最近的邻居们（clo ...
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2020-04-11 13:09:41
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