词嵌入表示作为机器翻译、问答、文本分类等各种自然语言处理任务的基础，它通常会占到模型参数总量的 20%~90%。存储和访问这些嵌入需要大量的空间，这不利于模型在资源有限的设备上部署和应用。针对这一问题，本文提出了 MorphTE 词嵌入压缩方法。MorphTE 结合了张量积操作强大的压缩能力以及语言形态学的先验知识，能够实现词嵌入参数的高倍压缩（超过 20 倍），同时保持模型的性能。
如今机器学习和深度学习如此火热，相信很多像我一样的普通程序猿或者还在大学校园中的同学，一定也想参与其中。不管是出于好奇，还是自身充电，跟上潮流，我觉得都值得试一试。对于自己，经历了一段时间的系统学习（参考《机器学习/深度学习入门资料汇总》(https://zhuanlan.zhihu.com/p/30980999)），现在计划重新阅读《机器学习》[周志华]和《深度学习》[Goodfellow et al]这两本书，并在阅读的过程中进行记录和总结。这两本是机器学习和深度学习的入门经典。笔记中除了会对书中核心及重点内容进行记录，同时，也会增加自己的理解，包括过程中的疑问，并尽量的和实际的工程应用和现实场景进行结合，使得知识不只是停留在理论层面，而是能够更好的指导实践。记录笔记，一方面，是对自己先前学习过程的总结和补充。 另一方面，相信这个系列学习过程的记录，也能为像我一样入门机器学习和深度学习同学作为学习参考。
社区发现是指在一个图中，将节点分割成若干个互不相交的子集，使得子集内节点之间的连接更加密集，而子集之间的连接较为稀疏。
样本的特征数称为维数（dimensionality），当维数非常大时，也就是现在所说的维数灾难。 维数灾难具体表现在：在高维情形下，数据样本将变得十分稀疏，因为此时要满足训练样本为“密采样”的总体样本数目是一个触不可及的天文数字，训练样本的稀疏使得其代表总体分布的能力大大减弱，从而消减了学习器的泛化能力；同时当维数很高时，计算距离也变得十分复杂，甚至连计算内积都不再容易，这也是为什么支持向量机（SVM）使用核函数低维计算，高维表现的原因。
NE 的中心思想就是找到一种映射函数，该函数将网络中的每个节点转换为低维度的潜在表示
高维生物数据的可视化能帮助研究者以直观的方式了解数据。今天介绍2019年12月发表在Nature Biotechnology的可视化工作。
图分析用于深入挖掘图数据的内在特征,然而图作为非欧几里德数据,传统的数据分析方法普遍存在较高的计算量和空间开销。图嵌入是一种解决图分析问题的有效方法,其将原始图数据转换到低维空间并保留关键信息,从而提升节点分类、链接预测、节点聚类等下游任务的性能。与以往的研究不同,同时对静态图和动态图嵌入文献进行全面回顾,我们提出一种静态图嵌入和动态图嵌入通用分类方法, 即基于矩阵分解的图嵌入、基于随机游走的图嵌入、基于自编码器的图嵌入、基于图神经网络（GNN）的图嵌入和基于其他方法的图嵌入。其次,对静态图和动态图方法的理论相关性进行分析,对模型核心策略、下游任务和数据集进行全面总结。最后,提出了四个图嵌入的潜在研究方向。
在当今的人工智能（AI）领域，Embedding 是一个不可或缺的概念。如果你没有深入理解过 Embedding，那么就无法真正掌握 AI 的精髓。接下来，我们将深入探讨 Embedding 的基本概念。
一般来讲，流形学习在目前来说的用途上可以作为数据降维、迁移学习等过程的一种比较好的方法，它借鉴了拓扑流形的概念，同时也是在机器学习/深度学习领域是较火且实用的一种数据预处理思想。
本文将从 Embedding 的本质、Embedding的原理、Embedding的应用三个方面，详细介绍Embedding（嵌入）。
在本教程中，我们将讨论深度学习中的潜在空间。首先，我们将定义这个术语并讨论它对深度学习的重要性，然后我们将展示一些潜在空间的例子。
在本教程[1]中，我们将讨论深度学习中的潜在空间。首先，我们将定义这个术语并讨论它对深度学习的重要性，然后我们将展示一些潜在空间的例子。
选自arXiv 作者：Amartya Sanyal、Varun Kanade、Philip H.S. Torr 机器之心编译 参与：刘天赐、刘晓坤 和目前普遍的稀疏性诱导、结构化限制相似，神经网络的低秩结构也具有压缩的性质，并在对抗攻击中具备稳健性。在本文中，来自牛津大学计算科学部和阿兰图灵机构的研究者开发了一种新方法，通过在训练过程中引入修正，增强神经网络表征的低秩属性。 引言 深度（卷积）神经网络已经取得了许多重大成果，「表征学习」就是其中非常迷人的一个方面：深度网络能够从原始数据中生成可以用于多个任
作者：Amartya Sanyal、Varun Kanade、Philip H.S. Torr
图表示学习是一种把模型跟机器学习方法相结合的一类技术，当前比较热门的主要有两大类：图嵌入(Graph Embedding)和图神经网络(Graph Neutral Network)。图模型的应用非常广泛，如社交网络，通信网络。在安全领域图模型也有关越来越广泛的应用，比如黑灰产团伙挖掘、安全知识图谱、欺诈检测等等。真实的图或网络往往是高维的难处理的，为了对这种高维数据进行降维，图嵌入技术应运而生，图嵌入的本质是在尽量保证图模型的结构特性的情况下把高维图数据映射到低维向量空间。发展到现在图嵌入技术已经不仅仅是一种降维方法，与深度学习相结合后图嵌入技术可以具有更复杂的图计算与图挖掘能力。
最近在看ESMfold和embedding的知识，然后就来简单写一个简单易懂的蛋白质embedding的demo
最易被我们视觉观察到的维数是一维，二维和三维，四维及以上用图形表达都不会那么直观。
一般地，机器学习、深度学习 feed 进来的数据要求为数值型。如果某列取值为字符型，需要做数值转换，今天就来总结下 TensorFlow 中的指标列和嵌入列。
在大部份情况下我们都可以使用 PCA 进行线性降维。从图像处理到非结构化数据，无时无刻不在。我们甚至可以将它用于时间序列分析，虽然有更好的技术。在这篇文章中，我想向您介绍动态模式分解 (DMD)，这是一种源自我的研究领域：流体动力学的用于高维时间序列的线性降维技术。DMD 结合了两个世界中的优点：PCA 和傅立叶变换。在数学上，它与动力系统理论中的一个基本算子有关，称为 Koopman 算子。但在深入研究 DMD 的数学之前，让我们用一个相当简单的例子来说明为什么 PCA 不是高维时间序列分析的最佳选择。
克雷西 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 将肉眼直接用来“照相”，也许将成为可能…… 哈佛团队推出的新模型能够分析神经信号，甚至从视觉皮层中直接提取影像。 相比于传统神经解析工具，这项成果大大提高了识别效率和连续性。 Nature的编辑也评价它“十分优雅”： 这款模型名叫CEBRA（发音同zebra），是将对比式学习与非线性独立分析相结合的产物。 一名团队成员表示，这个名字十分贴切，因为CEBRA可以把信息“条纹化”，就像斑马一样。 在小鼠身上进行的实验中，CEBRA视频解析的准确率超过
作者曾在《矩阵分解推荐算法》这篇文章中提到，矩阵分解算法是一类嵌入方法，通过将用户行为矩阵分解为用户特征矩阵和标的物特征矩阵的乘积，最终将用户和标的物嵌入到低维空间中，通过用户特征向量和标的物特征向量的内积来计算用户对标的物的偏好。
Embedding 技术是一种将高维数据映射到低维空间的方法，通常用于将离散的、非连续的数据转换为连续的向量表示，以便于计算机进行处理。这种技术广泛用于自然语言处理（NLP）、图像处理、推荐系统和其他机器学习应用中，以方便大语言模型处理输入数据。
前几天，OpenAI 来了一波重磅更新，一口气宣布了 5 个新模型，其中就包括两个新的文本嵌入模型。
https://ieeexplore.ieee.org/document/8294302
t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）是一种用于降维和数据可视化的非线性算法。它被广泛应用于图像处理、文本挖掘和生物信息学等领域，特别擅长处理高维数据。
拉普拉斯特征映射(Laplacian Eigenmaps，LE)是一种降维方法，之前有讲过一种比较常见的降维算法：主成分分析。
论文：http://www.aclweb.org/anthology/P17-1158
项目地址：https://github.com/WillKoehrsen/wikipedia-data-science/blob/master/notebooks/Book%20Recommendation%20System.ipynb
Sora，说是 2024 年以来最备受瞩目的生成式模型，一点不为过，它的生成视频的能力、效果，令人咋舌。
分析空间转录组数据集的一个主要挑战是同时合并细胞转录组相似性及其空间位置。近日《Nature Communications》发表了一个灵活的深度学习框架：SpaceFlow，在分析空间转录组数据时结合时空信息。
这次给大家介绍清华大学交叉信息研究院的曾坚阳教授的论文“DeepCPI: A Deep Learning-based Framework for Large-scale in silico Drug Screening”。分析化合物与蛋白质的相互作用(Compound-Protein Interactions, CPIs)和新型药物靶标相互作用(Drug Target Interactions, DTIs)在硅药研发过程中起重要作用，从大规模未标记的化合物和蛋白质预测新的CPI有利于高效的药物研发。基于此问题，曾坚阳教授课题组将无监督的表征学习和特征嵌入与深度学习方法相结合，提出了一种自动学习化合物和蛋白质的隐式但具有表达力的低维特征评估大型数据库中测得CPI的计算框架DeepCPI。作者在方法中引入了(i)语义分析和Word2vec 方法来获得化合物和蛋白质低维特征表示(ii)多模态深度神经网络(DNN)分类器预测相互作用概率，使得其模型比现有模型更好地可以借助大规模无标签数据学习化合物与蛋白质的低维特征，实现预测未知的新型CPI或DTI。
t-SNE是目前来说效果最好的数据降维与可视化方法，但是它的缺点也很明显，比如：占内存大，运行时间长。但是，当我们想要对高维数据进行分类，又不清楚这个数据集有没有很好的可分性（即同类之间间隔小，异类之间间隔大），可以通过t-SNE投影到2维或者3维的空间中观察一下。如果在低维空间中具有可分性，则数据是可分的；如果在高维空间中不具有可分性，可能是数据不可分，也可能仅仅是因为不能投影到低维空间。 下面会简单介绍t-SNE的原理，参数和实例。
今天给大家介绍来自哈佛医学院、麻省理工学院以及东北大学（美国）团队发表在Nature Communications上的文章，文章提出一个变分自编码器的概率模型（msiPL）用于学习质谱图像的低维嵌入表示。该模型可分析不同类型质谱仪和不同组织类型的质谱图像；并在3个公开的质谱成像（MSI）数据集以及2个由该论文作者收集整理的MSI数据集上进行了实验，实验结果表明msiPL可以有效的分析这些MSI数据集。
本文作者朱梓豪为中科院信工所在读硕士，主要研究方向为图神经网络、视觉问答、视觉对话等。
引言： 机器学习领域中所谓的降维就是指采用某种映射方法，将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中。降维的本质是学习一个映射函数 f : x->y，其中x是原始数据点的表达，目前最多使用向量表达形式。 y是数据点映射后的低维向量表达，通常y的维度小于x的维度（当然提高维度也是可以的）。f可能是显式的或隐式的、线性的或非线性的。 目前大部分降维算法处理向量表达的数据，也有一些降维算法处理高阶张量表达的数据。之所以使用降维后的数据表示是因为：①在原始的高维空间中，包含有冗余信息以及噪音信息，在实际应用例
在自然语言处理技术的整个发展历史中，如何把最小语义元素「单词」做数字化表示，一直都是一个研究热点。
Transformer架构已经在许多自然语言处理任务中取得成功。然而，它在医学视觉中的应用在很大程度上仍未得到探索。在这项研究中，本文提出了UTNet，这是一种简单而强大的混合Transformer架构，它将自注意力集成到卷积神经网络中，以增强医学图像分割。
作者：曾凤 责任编辑：周建丁（zhoujd@csdn.net） 本文为《程序员》原创文章，未经允许不得转载，更多精彩文章请订阅2016年《程序员》http://dingyue.programmer.com.cn 机器学习（ML）算法涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。而“拓扑数据分析”作为机器学习的一种形式，已经开始被广泛应用。本文简要介绍“拓扑数据分析”在机器学习中
降维：就是指采用某种映射方法，将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中。降维的本质是学习一个映射函数 f : x→y，其中x是原始数据点的表达，目前最多使用向量表达形式。y是数据点映射后的低维向量表达，通常y的维度小于x的维度（当然提高维度也是可以的）。f可能是显式的或隐式的、线性的或非线性的。
MobileNetV2 提出了一个适合移动端架构的高效神经网络结构：深度可分离卷积。其基本思想是用分解版本替代完成的卷积运算符，将卷积拆分为两个单独的层。第一层称为深度卷积，它通过对每个输入通道应用单个卷积滤波器来执行轻量级滤波。第二层是 1×1 卷积，称为逐点卷积，它负责通过计算输入通道的线性组合来构建新特征。 标准卷积 \(L_i\) 为 \(h_i∗w_i∗d_i\)，应用标准卷积核产生 \(K∈R_k∗k∗d_i∗d_j\) 产生输出 \(L_j\) 为 \(h_i∗w_i∗d_i\)。
1. 提出SHANE 模型，集成节点结构，文本和标签信息，并以半监督的方式学习网络嵌入
单细胞数据低维嵌入是分解细胞异质性和重建细胞类型特异性基因调控程序所必需的。然而，传统的降维技术在计算效率和全面解决不同分子模式的细胞多样性方面面临挑战。2024年1月，《Nature Methods》发表了一种非线性降维算法——SnapATAC2，不仅实现了对单细胞组学数据异构性的更精确捕获，而且还确保了高效的运行时间和内存使用，随细胞数线性扩展。
例如，特征a有m个取值，特别b 有n个取值，将二者组合就有m*n个组成情况。这时需要学习的参数个数就是 m×n 个
本篇介绍了深度神经网络表示学习+聚类的方法（深度聚类）综述，有帮助的话，文末点个赞吧~
数据降维是一种将高维数据转换为低纬数据的技术，同时尽量保留原始数据的重要信息。这对于处理大规模数据集非常有用，因为它有助于减少计算资源的需要，并提高算法的效率。以下是一些常用的数据降维方法，以及它们的原理和应用。
推荐系统试图依据用户旧物品评级或偏好来预测对某一物品的评级或偏好。为了提高服务质量，几乎每个大公司都使用推荐系统。
人类生活在一个三维世界中，并通过文本语言描述三维场景，构建三维语义场以支持在三维空间中的开放文本查询最近越来越受到关注。
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