当前位置：网站首页 » 话题 » 内容详情

词嵌入最新娱乐体验_词嵌入模型(2024年11月深度解析)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：话题更新日期：2024-11-29

词嵌入

游泳救生员证书到手！第15天的小确幸 𐟓…【记录】：今天早上，我还在床上的时候，突然查到了游泳救生考试的成绩。理论成绩80分，专业成绩（实操）82分。只要两门都过了60分，就算合格。所以从今天起，我正式成为了一名合格的游泳救生员！这段时间的学习和练习真是没白费，心里特别开心和欣慰。而且，因为参加救生培训，我还认识了不少新朋友，大家都特别有趣。 𐟓š【读书】：最近在读吴思的《潜规则》。这本书特别有意思，讲的是那些书面规则之外的“潜规则”。是一位书友S君推荐的，真心感谢他。 𐟏ƒ【运动】：中午快走+慢跑了15分钟，还做了10分钟的卷腹。运动完感觉整个人都精神了不少。 𐟧 【AI学习】：最近在学习OpenAI的Chat-GPT。特别感兴趣的是Embeddings概念。最早接触这个词是在嵌入式开发中，但在NLP领域，词向量（词嵌入）可是个热门话题。简单来说，就是把词变成向量，这样才能把NLP问题转化为可计算的问题。 𐟒𛣀编程】：最近在研究走台阶问题的解法。一种是递归解决，走N级台阶剩下的台阶的走法等于先走2级台阶剩下的台阶的走法，即f(n) = f(n-1) + f(n-2)。另一种是在递归基础上增加哈希表缓存，来加速运算过程。因为每次迭代的f(n-2)和下一次循环的f(n-1)是重复计算的。还有一种是用动态规划的方式，从一级、二级、三级、n-1级逐级加上去，这是时间复杂度最低的解法。总的来说，最近的生活特别充实，既有挑战也有收获。希望未来能继续保持这种状态，继续学习和进步！

Claude搞了个新的“网络协议”，或者说是大模型上下文交换协议（MCP）网络协议是什么呢？其实大家上网都会用到，如果你还在使用浏览器访问一个网站，比如 https:// gantrol.com ，这个网址的https就是一种网络协议，它规定了机器之间应当怎么通信，以此为基础，开发者们才能又好地开发应用。不然，打 ...

泛化与转化：提升模型性能的两大法宝 𐟚€ 在机器学习和模式识别领域，泛化（generalization）和转化（transformation）是两个至关重要的概念。泛化指的是学习算法从训练数据中抽取出的模型能够适用于未知数据的能力。而转化则是指将输入数据进行变换或处理，以便模型更好地学习和进行预测。泛化中包含转化意味着在进行泛化过程中，可以应用一些转化技术来改变或增强输入数据，以提高模型的性能。这些转化技术包括特征转化、数据预处理、数据增强等。例如，在图像分类任务中，可以使用图像旋转、平移、缩放等转化方法来增加训练数据的多样性，从而增强模型对于不同角度、大小和位置的物体的识别能力。这样，模型在面对未知数据时，能够更加准确地做出预测。在自然语言处理任务中，可以应用词干提取、词袋模型、词嵌入等转化方法来将文本数据转化为机器学习算法更易于处理的形式。这些转化技术可以帮助模型更好地理解和处理文本数据，从而提高其在未知数据上的表现。通过使用适当的转化技术，可以改善模型的表现，并在未知数据上获得更好的泛化能力。因此，泛化和转化是机器学习中不可或缺的概念和技术。

自注意力揭秘：多头奥秘 𐟓š 自注意力机制的直观解释：一步步理解多头自注意力 𐟔 自注意力机制是什么？自注意力机制是神经网络中的一个重要组件，用于捕捉句子中单词之间的上下文关系。它的核心思想是让每个单词关注其他单词，从而获得更丰富的语义信息。 𐟒ᠧ‚𙧧率𘤼𜥺毼š找到对齐分数在自注意力模块中，首先通过点积相似度来衡量单词之间的相似程度。简单来说，就是将每个单词与句子中的其他单词进行比较，找出它们之间的对齐分数。这个分数告诉我们一个单词与另一个单词的语义相似度。 𐟔堥𝒤𘀥Œ–权重：SoftMax激活函数接下来，通过对齐分数进行归一化，得到每个单词的权重。SoftMax函数将每个对齐分数转化为概率分布，确保所有权重的总和为1。这样，每个单词都会根据其与其他单词的相似度获得不同的权重。 𐟓ˆ 重新加权：最终的嵌入向量最后，使用归一化后的权重重新加权原始的词嵌入向量，得到带有上下文信息的最终嵌入向量。这个过程确保了每个单词的嵌入都包含了其在句子中的上下文信息。 𐟌 多头注意力：扩展模型的关注能力为了更好地捕捉句子中的上下文关系，我们引入了多头注意力机制。多个自注意力块并行操作，每个自注意力块都关注不同的单词组合。这样，模型能够更全面地理解句子中的上下文信息。 𐟎𘲨”输出：控制形状和数量在多头注意力模块完成后，我们将所有自注意力块的输出串联起来，并通过一个密集层进行最后的处理。这样可以确保输入和输出的形状相同，方便后续的神经网络操作。 𐟌Ÿ 总结自注意力模块通过点积相似度、归一化权重和重新加权等步骤，为每个单词生成带有上下文信息的嵌入向量。多头注意力机制进一步扩展了模型的关注能力，使其能够更全面地理解句子中的上下文关系。

transformer原理 𐟔 深入探索Transformer模型的奥秘，从自注意力机制到序列到序列模型，一步步揭开它的神秘面纱。 𐟒᠔ransformer，这一由Google在2017年提出的革命性模型，在自然语言处理领域掀起了巨大的波澜。它基于自注意力机制，通过编码器-解码器的结构，实现了对序列数据的高效处理。 𐟓– 让我们首先回顾一下Transformer的宏观原理。它如何通过自注意力机制、前馈神经网络层、残差连接和层归一化等组件，巧妙地处理数据，是理解这个模型的关键。 𐟒𛠦Ž夸‹来，我们深入到模型的每一个角落。词嵌入、位置编码、自注意力机制、多头注意力机制、前馈神经网络以及层归一化，这些组件是如何协同工作的？我们将一一揭秘！ 𐟎‰ 最后，别错过完整的Transformer模型代码实现！从编码器到解码器，再到整体模型的搭建，我们将通过代码示例，让你亲手体验这个模型的魅力。 ✨ 现在，就让我们一起踏上这趟探索之旅，揭开Transformer模型的神秘面纱吧！

自注意力机制揭秘𐟔 𐟤” 为什么需要自注意力机制？在传统的AI模型中，如RNN（循环神经网络），处理文本数据时需要按顺序逐步处理每个元素，效率较低。而自注意力机制不依赖序列的顺序，允许模型在计算过程中同时考虑序列中的所有元素，极大提升了效率。 𐟤” 自注意力机制具体是什么？简单来说，自注意力机制就是评估输入序列中每个词与其他词的相关性（注意力分数）。两个词的相关性越高，模型在学习其中一个词的含义时就会越多参考另一个词。 𐟤” 为什么自注意力机制需要位置编码？在进行注意力分数计算前，模型会将每个词转化为对应的数据向量（词嵌入）来表示词的含义。如果只基于这些词义向量计算，模型将无法考虑到词在序列中的位置，也就无法学会“语言的顺序”。因此，需要生成一个可以唯一表征位置的向量，与原词义向量相加。这样做后，模型在空间中的位置发生变化，从而表征了更多信息。

Kaggle假新闻检测：NLP实战指南 𐟓š 探索Kaggle上的自然语言处理（NLP）项目，特别是假新闻检测的案例。通过这个项目，我们可以深入了解文本分类的基本原理。 𐟓Œ 数据初步分析首先，获取Kaggle上的数据集，并进行初步探索。这包括数据的获取、展示、描述，以及对真假新闻进行标注和整合。 𐟓Œ 文本数据清洗清洗文本数据是关键的一步。这可能包括将文本转换为统一的大小写、去除URL链接和HTML标签、移除标点符号和特定词汇，以及扩展缩写词等。 𐟓Œ 文本数据特征提取特征提取是文本分类的核心。常用的方法包括词袋模型、TF-IDF，以及更复杂的词嵌入方法，如Word2Vec和GloVe。词袋模型和TF-IDF适合简单的文本分类任务，而词嵌入和句子嵌入则更适合需要捕捉复杂语义关系的任务。 𐟓Œ 各类二分类模型比较在Kaggle上，我们可以尝试多种二分类模型，如逻辑斯蒂回归、支持向量机（SVM）、随机森林和XGBoost等。通过比较这些模型的性能，我们可以选择最适合当前任务的模型。 𐟓Œ 预测结果的评估评估模型的性能至关重要。常用的评估指标包括精确度、召回率、F1分数和混淆矩阵图。这些指标可以帮助我们了解模型在不同情况下的表现。 𐟓Œ 优化角度最后，我们还可以从两个方面进行优化：如何更好地处理文本数据？如何选择更优的模型并进行优化？通过这些步骤，我们可以更好地理解和应用自然语言处理技术，特别是在假新闻检测这样的实际任务中。

PyTorch指南：从零到大师！ 𐟓–你是否在寻找一本既技术性又易懂的PyTorch深度学习书籍？这本书将带你从零开始，逐步掌握深度学习和PyTorch的精髓！ 𐟓š这本书不仅仅是一本教程：它从基本的梯度下降开始，逐步介绍如何在PyTorch中训练线性和逻辑回归模型。我们的目标是让你理解PyTorch的核心原理，而不是仅仅停留在表面的图像分类问题。 𐟓š这本书也不是一本正式的教科书：它更像是你的一位导师，与你进行对话，解答你的疑问，甚至开一些有趣的玩笑。我们避免使用复杂的数学符号，用通俗的语言来解释每一个概念。 𐟓š内容涵盖了从基础到高级的各个方面：第一部分：基础知识（梯度下降，线性回归，逻辑回归）第二部分：计算机视觉（卷积神经网络，迁移学习，初始化方案）第三部分：序列模型（RNN，GRU，LSTM，seq2seq模型，注意力机制）第四部分：自然语言处理（分词，嵌入，上下文词嵌入，ELMo，BERT，GPT-2） 𐟓š这本书的每一个部分都以一种结构化、递增的方式呈现，确保你在掌握基础概念的同时，能够逐步深入到更复杂的应用场景。 𐟓š现在，这本书的pdf版本已经打包好，等你来探索！

𐟓š人工智能大模型的神作推荐！ 𐟎‰这本书简直是人工智能与大模型领域的瑰宝！全书共18章，内容涵盖了从人工智能与大模型的基础知识，到深度学习环境的搭建，再到各种高级算法的详解。 𐟔书中不仅详细介绍了PyTorch 2.0深度学习环境如何搭建，还从零开始教你如何使用PyTorch 2.0。无论你是初学者还是资深开发者，这本书都能满足你的需求！ 𐟒᦭䥤–，书中还深入探讨了MNIST分类实战、数据处处理与模型展示等实用技术，以及ResNe、词嵌入、循环神经网络等高级算法。 𐟓š这本书不仅适合PyTorch深度学习初学者，也适合大模型开发人员和高等院校相关专业师生。如果你对人工智能或深度学习感兴趣，这本书绝对不能错过！

机器学习在管理研究中的应用：最新综述 𐟓š 三篇关于机器学习在管理研究中的综述文章，分别是：一篇较老的英文文章（20年发表），一篇最新的英文文章（23年发表），以及一篇刘景江老师于23年发表在《管理世界》上的文章。结合起来看会更好。按领域划分会计和金融领域重点关注公司发布的信息（年报、MD&A、电话会议、公告）、投资者情绪和分析师报告。通过公司信息的语调、情感和频率进行预测。常用分类算法（有监督学习）、建模（LDA）、情感分析、词嵌入（word embedding）和注意力机制（attention）。有监督学习可以参考一篇关于企业数字化转型的测度难题的文章。注意力机制可以参考谷歌的论文《Attention is All You Need》。信管、市场营销、战略、运营这些领域的研究方法大致相同，具体内容见原文。按方法划分变量测量典型的变量测量方法包括：通过年报、电话会议和MD&A来测量CEO性格和管理层短视；通过分析师文本信息价值；财务披露的语调；个人推文等。实践预测典型的实践预测应用包括：财务欺诈和市场回报与风险。因果推断因果推断应用于平均处理效应和异质性处理效应，可以使用SVM、Lasso、树和随机森林等方法。文本相似性典型的文本相似性分析包括：按照公司公布的主营业务进行相似性分析，提出新的行业划分方法；任务和技能的匹配度。 NLP全流程预处理预处理主要包括：去标点、停用词和空格。词义表示离散式表示： One-Hot：简单但稀疏矩阵且难以理解语义。词袋：稀疏矩阵，难以理解语义，高频词干扰。 TF-IDF：稀疏矩阵，但有文章使用该方法。 Hash：可以降维，但会丢失原有意义，不推荐（PCA降维也有类似情况）。分布式表示： Word2Vec、ELMo、Glove（大数据文本BERT会更好用）。算法分类：最常见，包括传统的SVM和KNN等。情感分析：本质上也是一种分类。建模：LDA。深度学习：CNN、LSTM（现在用transformer架构更好，包括GPT和BERT）。未来展望机器学习在管理研究中的地位一直比较尴尬，可能是因为其统计解释能力不足和对未来的解释能力不足。但随着各种LLM模型的进一步发展，机器学习有可能成为未来研究的一个发展方向。

专栏内容推荐

1346 x 796 · png
快速入门词嵌入之word2vec - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
1334 x 564 · png
5分钟 NLP系列—— 11 个词嵌入模型总结 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1690 x 594 · png
快速入门词嵌入之word2vec - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

633 x 465 · png
无监督学习之词嵌入or词向量(Word Embedding) - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
1500 x 639 · jpeg
一文看懂词嵌入 word embedding（2种主流算法+与其他文本表示比较）
素材来自:easyai.tech

1176 x 522 · png
快速入门词嵌入之word2vec - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1216 x 434 · jpeg
深度学习-词嵌入解析 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1388 x 722 · png
快速入门词嵌入之word2vec - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1768 x 994 · jpeg
从词嵌入轻松进入Transformer - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1585 x 1108 · png
常用的词嵌入（Word Embedding）方法及其原理（超详细的李宏毅视频课笔记）_词嵌入原理-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
1936 x 1254 · jpeg
词嵌入1：从「分布表示」说起 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

760 x 352 · jpeg
1_文本处理与词嵌入 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

3834 x 1870 · jpeg
词嵌入1：从「分布表示」说起 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

600 x 601 · png
从词嵌入到含义嵌入：概览含义向量表示方法 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
564 x 329 · jpeg
词嵌入技术原理说明 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1442 x 692 · jpeg
NLP(一)Word Embeding词嵌入 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1667 x 857 · png
带你玩转序列模型之NLP与词嵌入（一）_nlp词嵌入-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

720 x 381 · jpeg
NLP基础-词嵌入-第4期-揭开词嵌入中skip-gram的神秘面纱|Demystifying Neural Network in Skip ...
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1500 x 639 · png
一文看懂词嵌入 word embedding（2种主流算法+与其他文本表示比较）
素材来自:easyai.tech

474 x 417 · jpeg
词嵌入的各种技巧. 词嵌入在应用中被加入了各种技巧，本文对此加以总结。 | by Kevin Canwen Xu | Medium
素材来自:medium.com
849 x 691 · png
从词嵌入到含义嵌入：概览含义向量表示方法 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com