独热编码，又称虚拟编码，是一种将分类变量转换为数值向量格式的方法。每个类别在数值向量中都有自己的列或特征，并被转换为0和1的数值向量。 为什么独热编码对于有许多类的列是不可行的?...有序分类特征在它们的层次之间有一个已知的关系，使用标签编码是最好的选择。而对于标称变量来说，类别之间没有关系。但是有各种已知的技术来编码标称分类变量，例如独热编码就是其中之一。...但是，对多层分类变量的进行独热编码会导致维度诅咒。在本文中，您可以阅读一些技巧/技巧，这些技巧可以用于多层编码分类变量。 限制X个最常见的类别 独热编码具有多个层次的全部标称分类变量增加了许多的维度。...这里有个更好的选择是采用最常见的x个类别，并创建一个虚拟编码或一个独热编码。 例如，我们使用世界城市数据库进行演示，从simple maps网站下载。 ?...数据集中的“国家/地区”列具有224个唯一特征，如果使用独热编码产生224个维度。在下面可以看到，“国家/地区”列的频率分布非常偏斜，很少有类别具有最高频率。 ?
最近笔者在啃 Transformer 的书籍，其中有个结论：BERT 仅使用 Transformer 的编码器部分，而不使用解码器部分.这本书只讲了结论，没有讲原因。...解码器解码器的主要功能是生成输出序列。它不仅需要使用编码器生成的上下文表示，还需要通过掩码自注意力机制生成当前时间步的预测，确保输出的生成是基于已经生成的内容，而不会看到未来的词语。...这些任务决定了 BERT 的设计重点是对输入序列的全面理解，而不是生成新的序列。为什么编码器适合 BERT 的任务？编码器的双向自注意力机制允许模型同时考虑上下文的左右两侧。...如果仅使用单向表示（如解码器的方式），模型只能依赖左侧或右侧的上下文，难以全面理解整个句子。编码器通过多头自注意力机制捕捉词语之间的依赖关系，而无需考虑生成序列的问题，从而专注于输入序列的表示学习。...通过仅使用编码器，BERT 专注于表示学习，从而在多种下游任务中取得优异的性能。
最后在测试集上，作者提出压缩模型展现出比 JPEG 和 JPEG2000 更好的性能。而且，该压缩模型在所有码率和所有图像上，MS-SSIM 性能都要好于 JPEG 和 JPEG2000。 2....因此，大多数现有的图像压缩方法都是先通过一个线性变换将图像数据变换到合适的连续值表示，然后独立地量化这些连续值，最后使用一个无损的熵编码来编码量化得到的离散值。...这个框架一般称为变换编码，因为变换在这个框架中起到决定性作用。比如，JPEG 使用 DCT 变换来编码像素块，而 JPEG2000 使用多尽度的正交小波变换来解耦图像块。...分析、综合以及感知变换的选择 大多数压缩方法都是建立在正交线性变换基础上，目的是为了降低数据间的相关性，从而简化后续的熵编码。但是线性变换输出之间的联合统计特性展现了很强的高阶依赖。...这个问题可以通过使用局部增益控制操作（最早来源于生物神经元领域）来很好地解决，于是作者使用了他自己在另一篇文章中提出的 GDN 模型来替代线性变换（在那篇文章中作者已经验证了 GDN 具有很好的高斯化图像数据的能力
摘要 这篇文章[1]提出了一个通用的变换编码框架，用于提升假定使用标量量化的端到端的非线性变换编码的率失真性能。结合任意可微的感知度量，这个框架可以用于优化任意可微的分析变换和综合变换对。 2....【注】该框架不仅仅局限于优化常见的线性变换，可微变换 和 可以是线性的也可以是非线性的。在机器学习中，自编码器很适合充当这个非线性变换对。...至于为什么 的概率密度函数是一个拉普拉斯分布，原因在于经过一个良好的非线性变换 后，理论上 基本就符合拉普拉斯分布。（待理论证明。。。）...4.3 感知变换 感知变换使用文章 [3:1] 中提出的 NLP 模型作为感知变换，在 TID2008 数据集上对 NLP 模型进行训练拟合，最后的度量效果要好于传统的客观评价指标（PSNR、SSIM...通过使用 GDN 及其逆过程作为非线性变换，NLP 作为感知变换，该框架展现出了优于传统 DCT 变换的性能。 附录 Ballé, J., Laparra, V., & Simoncelli, E.
本文提出NFM模型，其能将FM模型捕获的二阶线性组合特征以及神经网络捕获的高阶非线性组合特征组合起来。NFM比FM更具表现力，因为FM可以被看作是NFM不含隐藏层的特例。...NFM针对FM的缺点，在二阶特征组合的隐向量空间中，引入了非线性变换来提升模型非线性表达能力；同时，也可以学习到高阶的组合特征。...然后与原始特征进行相乘得到Embedding vector，Vx = {x1v1,…,xnvn}，而不是简简单单的使用embedding_lookup。...隐藏层结构图类型（每个隐藏层大小）有tower，constant，diamond等，一般选用constant的效果要好一些。本文实验中NFM使用一个隐藏层得到了最好的效果。...同时，像NN中常用的技巧也可以应用到这里面来，比如Dropout，实验发现在正则化FM的时候，使用Dropout比传统的L2正则化还要有效。
此外，统计机器翻译的研究也表明了，对短语的翻译效果可能要好于对单个单词的翻译，所以本文将一些 head 用来建模短语（比如 2-gram 或者 3-gram）。...最后本文在两个翻译任务（WMT14 英译德和 NIST 中译英）上做了实验，效果都要好于普通的 Transformer ，但是运行速度上慢了许多。...然后对于第 个 head 来说，将 分别做线性变换，得到自注意力机制的 query、key 和 value： 这样三种向量都被映射到了相同的维度： 。...主要得到以下几点结论： 重新训练 encoder 结果比直接用 NMT 的 encoder 效果提升大（除了 SPC 和 POS）。 用句法树划分短语效果比 n-gram 划分短语效果好。...上面做了手脚，加入了一些结构上的信息，增强 encoder 的编码能力。
这个框架非常有名，易于使用。在我们的案例中，我们使用的是 Compress AI 的实现。...压缩域的超分 流程 与人类设计的算法不同，例如 JPEG，它使用线性变换，基于学习的编解码器使用自动编码器架构，可以被解释为非线性变换。在数据的维度降低后应用熵编码，以得到一个数据流。...这是标准化的活动，所以在这个图中，除了标准的图像重建，它被建议使用一个解码器，它可以在解码后的潜空间中执行图像处理任务或计算机视觉任务，而超分是图像处理任务的一种。 最后，是我们在评估中使用的架构。...在解码的基线中，同样，WDSR，这里唯一的基于学习的解决方案，比任何经典的解决方案要好得多。 就 PSNR 而言，我们的解决方案实际上优于基线。...它是在所选编解码器的质量为 Q6 的情况下，以 4 的比例使用的。可以看到它在视觉上比任何经典的解决方案要好得多。 结论 在压缩的情况下评估了可用的超分方法。
逻辑推理Q：赵三的父母结婚的时候，为什么没有邀请自己参加在伦理逻辑上，模型知道了“赵三”是他们的孩子，所以不可能参加他们的婚礼赵三的父母结婚就意味着他们要结婚了，也就是说赵三是他们的孩子。...网络热梗但是对于中文的网络热梗是无能为力了，问他关于“花西子币”是什么，直接开始胡说八道了Llama 3升级了什么能力？...在上图中，同样规模下经过指令微调的模型，Llama 3比Gemma和Mistral模型在不同数据集上的效果都要好。...同时Llama 3在没有经过指令微调，只用其预训练模型就比其他模型的效果要好：一句话就是，在目前同等参数量大小的情况下，Llama3的效果远超其他模型。...与Llama 2相比，有以下几个变化：，词汇表扩大到了128k：更高效地编码语言，从而大大提高了模型性能。
在数据分析中，常用的特征工程方法包括特征放缩和特征编码，前者主要是归一化和正则化，用于消除量纲关系的影响。后者包括了序号编码、独热编码等，主要是处理类别型、文本型以及连续型特征。...它对原始数据进行线性变换，使得结果映射到[0,1]的范围，实现对原始数据的等比缩放，其公式如下： 图片.png 零均值归一化（Z-ScoreNormalization）。...但决策树模型不需要，以C4.5 算法为例，决策树在分裂结点的时候主要依据数据集 D关于特征 x的信息增益比，而信息增益比和特征是否经过归一化是无关的，即归一化不会改变样本在特征 x上的信息增益。...2、独热编码 独热编码通常用于处理类别间不具有大小关系的特征。独热编码是采用N位状态位来对N个可能的取值进行编码。...这就要考虑是采用“海量离散特征+简单模型”，还是采用“少量连续特征+复杂模型”的做法了。 对于线性模型，通常使用“海量离散特征+简单模型”的方式。
图像匹配就可以分别使用，首先将图片库使用第一部分网络得到降维后的向量，再讲自己的图片降维后与库向量进行匹配，找出向量距离最近的一张或几张图片，直接输出或还原为原图像再匹配。 ...自动编码器属于神经网络家族，但它们与PCA（主成分分析）紧密相关。尽管自动编码器与PCA很相似，但自动编码器比PCA灵活得多。...在编码过程中，自动编码器既能表征线性变换，也能表征非线性变换；而PCA只能执行线性变换。 ...为什么自动编码器大多显示3层结构，训练多层时需要多次使用？ 三层网络是单个自编码器所形成的网络，对于任何基于神经网络的编码器都是如此。...但是，在2014年出现的Batch-Normalization技术【良好的初始化技术】比逐层训练有效的多。再后来，发现基于残差（ResNet）我们基本可以训练任意深度的网络。
这篇论文本质上是从评论中提炼出和query相关的小贴士，属于文本生成。该文使用了transformer和RNN作为encoder和decoder，从评论中提取和query相关的内容。...我们知道正常transformer的Q,K,V都是同一份序列向量，只不过在进attention前做了线性变换，这篇论文做了个很小的改动。...这里我们知道Hq参考了评论编码了用户的query，Hr则直接编码了用户的评论，我们通过concat这两个embeding，过一个mlp，就可以把Hr和Hq编码成Henc。...考虑Query的小贴士解码器:用Hq和Hr' concat后做线性变换成最终的embeding，Hdec = [Hq,Hr']W，作为decoder的输入。...实验 先看下文本生成的效果: ? tip确实和餐厅，评论，query都很相关。 ? 比较各个模型，transformer的的效果都要好。
然而，为了提高网络性能，许多结构采用了池化或striding操作来增加感受野，同时提升远程信息的获取能力。但是这样的结构也带来了空间分辨率的下降。 比如之前提到的编解码结构中的编码器。 ?...前者通常是通过线性或双线性变换进行插值，虽然计算量小，但是效果有时不能满足要求；后者则是通过卷积实现，虽然精度高，但是参数计算量增加了。 ? （复制方法上采样示意图） ?...(3) 空洞卷积结构2 下图是基于最后一种结构的空洞卷积网络结构，也称为ASPP（Atrous Spatial Pyramid Pooling），也是前两个DeepLab版本中所使用的网络结构。...(2) 实验总结 DeepLabv3给出了诸多条件下的剥离实验，首先给出整体结论： 输出步长为8时效果比更大的步长要好； 基于ResNet-101的结构比基于ResNet-50的要好； 用变化的比率比...1:1:1的比率要好； 加上多尺度输入和左右翻折数据效果更好； 用MS COCO下预训练的模型效果更好。
据说这个模型一退出就受到热捧。该模型的背景知识，包括Word2Vec、LSTM、Transformer-Base、ELMo、GPT等。 首先，关于 BERT 主模型。...所以可以通过一个线性变换将这个向量转换成 低维稠密的向量。工程实践中，用一个整数编码代替独热码向量，直接用查表的方式取出对应的词嵌入。...编码器，我们先理解“编码器”的组成，包含了隐藏层、线性变换、激活函数（例如，tanh、softmax、GELU）、多头注意力模型（Attention Model 是 Transformer 的一大特色）...编码器组成，线性变换：线性变换在CV&DL领域也叫全连接层（fully connected layer）。...2.以准确的成本计算时, 与线性优化模型的数据关联比复杂模型的性能要好。 3.提出了一种新的跟踪思路（2016）。 上述结论，来自 CSDN ronales 的文章。
事实上，就算在LSTM时代，很多case中，我们也碰到过基于字的embedding的效果比基于词的要好一些。...predict时通过embedding_lookup找到每个位置的embedding。这种方式和token embedding类似。 哪一种方法好呢？个人以为各有利弊 固定编码方式简洁，不需要训练。...当文本长度大于position embedding table维度时，超出的position无法查表得到embedding（可以理解为OOV了）。这也是为什么BERT模型文本长度最大512的原因。...bert则采用训练embedding_lookup方式 # 编码方式文本语句长度不受限，但准确度不高 # 训练方式文本长度会受position维度限制（这也是为什么bert只能处理最大512...mask和输入矩阵shape相同，mask矩阵中值为0位置对应的输入矩阵的值更改为-1e9，一个非常非常小的数，经过softmax后趋近于0。decoder中使用了mask，后面我们详细分析。
这里初始层initial representation不是原始输入feature，而是由输入feature经过线性变换后得到，如下公式所示： ? ?...2、Identity Mapping 仅仅使用残差只能缓解Over-Smoothing问题，因此GCNII借鉴了ResNet的思想有了Identity Mapping，Initial Residual的想法是在当前层...从上面公式看出，前半部分是Initialresidual，后半部分是IdentityMapping，其中α和β是超参,GCNII论文中也给出了为什么IdentityMapping可以起到缓解DeepGNN...(1708,1433) ind.dataset_str.y=>训练实例的标签，独热编码，numpy.ndarray类的实例，是numpy.ndarray对象，shape：(140,7) ind.dataset_str.ty...=>测试实例的标签，独热编码，numpy.ndarray类的实例,shape:(1000,7) ind.dataset_str.ally=>对应于ind.dataset_str.allx的标签，独热编码
今天给大家分享一篇来自微博的点击率预估论文，借鉴NLP领域的ELMO和Bert的思想，提出了一种使用上下文信息来优化特征嵌入的CTR预估框架，一起来看一下。...，这里采用的处理方式为field embedding，即同field的连续特征共享同一个embedding，并使用特征值进行缩放（更多关于对连续特征embedding的处理方式，可以参考本系列的第118...那么合并和非线性变换具体是如何实现的呢？...： 尽管SFFN从模型结构上来看比PFFN更加简单，但实际效果却比PFFN更好，在实验部分将给出具体数据。...3、实验结果 最后来看一下实验结果，与base模型相比，ContextNet在四个不同数据集上的AUC均取得了一定的提升，同时SFFN的效果要好于PFFN： 本文介绍就到这里，感兴趣的同学可以阅读原文
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