在本文中，我们将关注BiDAF体系结构中的第一部分-当模型接收到一个传入的Query及其附带文本时，第一件要做的事。为了便于学习，文末提供了这些步骤中包含的数学符号词汇表。让我们了解下相关步骤吧！...在最开始的BiDAF中单词嵌入算法使用的是GloVe，本文中，我只简要介绍它，因为已经有一些优秀的资源对它的工作过程进行了解释。...BiDAF使用Glove预先训练好的嵌入来获得Query和Context中单词的向量表示。“预训练”指的是在BiDAF模型训练过程中GloVe提前训练好的向量值不会更新，处于冻结状态。...因此，你可以把BiDAF的单词嵌入步骤看作是一个简单的查找字典步骤，我们用向量（“字典”的“值”）替换单词（Glove“字典”的“键”）。...8.我们使用不同的卷积滤波器多次重复扫描过程，每个扫描过程产生一个摘要标量。最后，收集这些不同扫描过程中的摘要 标量，形成单词的字符嵌入。 ?
嵌入式编程中的复杂指针的使用 1.说明 2.函数指针与指针函数 3.const修饰的指针问题 4.函数指针直接跳转的问题 5.回调函数 6.总结 1.说明 在C语言编程中，指针是最容易出错的地方，尤其是在很多指针同时出现的时候...，看的眼花缭乱的，本文从嵌入式中常用的复杂角度进行分析，彻底搞清楚c语言中的容易弄错的指针使用问题。...这个是需要在使用的时候进行赋值，而且不可以修改，也就是 x = &b;//err *x = 6;//err 这些操作都是错误的。...其实这样提出了一个思路，就是可以根据函数的地址，跳转到函数中。比如我们在bootloader中，当把二进制文件加载到内存中后，如何去执行这个kernel程序呢？...也就是说我们把函数的指针通过函数参数传递给函数使用，这时我们就可以认为被调用的函数是回调函数。 我们来分析一个rt-thread中具体例子，来分析回调函数的妙用。
通常将术语“嵌入表示”与涉及文本数据的应用程序相关联。这是因为很容易概括文本内容中单词的位置依赖性。 在以前的研究中一个有趣的想法可能是将 NLP 中获得的成就应用在时间序列域。...Corr2Vec，通过研究它们的相互相关性来提取多个时间序列的嵌入表示。 在这篇文章中，我们尝试在时间序列域中应用 Word2Vec。...所有停车区的每小时占用率 所有停车场的每日入住率 模型 如何将 Word2Vec 应用于时间序列数据？将 Word2Vec 应用于文本时，首先将每个单词映射到一个整数。...这些数字代表了整个文本语料库中单词的唯一标识符，这些标识符关联独特的可训练嵌入。对于时间序列，也应该这样做。整数标识符是通过将连续时间序列分箱为间隔来创建的。...在每个间隔中关联一个唯一标识符，该标识符指的是可学习的嵌入。 在离散化可以使用的时间序列之前，应该考虑对它们进行缩放。在多变量环境中工作时，这一点尤为重要。
关于跳转到程序的另一部分最常用的方法就是使用 switch 语句，但是使用 switch 语句存在的一个弊端就是如果分支过多，会造成程序的冗长，而跳转表刚好能解决这个问题，对于优化程序的结构有很大地帮助...应用于嵌入式设备的一个例子 下面的这个例子是笔者在一位国外的网友的帖子下看到的，但是网友并没有给出所有代码，缺少一些较为细节的东西，但是并不影响理解 背景: 有一个工业电源接口盒，现通过一个简单的 ASCII...offset = (cmdptr - read_str) / 4; replyptr = (*readfns[offset])(); } } 上述 strstr 函数的功能是返回一个输入字符串与数组中字符串匹配的元素的地址...最后根据索引值调用相应的函数执行，所以也就实现了背景中所述的根据输入命令执行相应操作的功能，如果命令有很多个，可想而知使用 switch 将是多么冗长的一段代码。...总结 通过上述的例子，很清楚地展示了跳转表在优化代码结构上的强大作用，如果有一组操作所对应的函数具有相同的函数返回值和相同的形参，应该考虑使用跳转表，它将帮助你写出漂亮的代码。
BERT模型允许搜索输入(术语或片段)不在词汇表中，从而使任何用户输入都可以找到相关文档。...在离线状态下，使用词性标记器和分块器的组合从语料库中获取片段，并使用word2vec和BERT这两种模型为其创建嵌入。...具体来说，片段扮演文档索引的双重角色，并使单个文档具有可搜索的多个“提取摘要”，因为片段嵌入在文档中。与纯粹使用术语或短语查找此类文档相比，使用片段还会增加找到大篇幅文档中目标关键词的几率。...当前方法的局限性 如前所述，word2vec嵌入扩展了单词和短语的搜索范围。它们不会扩展片段搜索的广度——邻域区域的直方图经常缺少一个明显的尾部(下面的图)。...BERT在片段区域表现最好(≥5个单词) 5. 邻域的直方图分布如何查找术语和片段以下是BERT和Word2vec的单词、短语(3个单词)和片段(8个单词)的邻域，它们说明了这两个模型的互补性。
5.2 自然语言处理 “吴恩达老师课程原地址[1] 2.6 Word2Vec Word2Vec 相对于原先介绍的词嵌入的方法来说更加的简单快速。...这显然不是一个简单的学习问题，因为在单词 orange 的正负十个词距之间会有很多不同的单词，但是构造这个监督学习问题的目标并不是要解决这个监督学习问题本身，而是想要使用这个监督学习来学到一个好的词嵌入模型...使用 One-hot 向量表示的方式表示出“Orange”和“Juice”即 和 使用 E 表示词嵌入矩阵，使用 表示词嵌入向量 Context,使用 表示词嵌入向量 Target...y 是训练集中的真实值即 y 是一个与词汇表中词汇数量相同维度的 one-hot 向量，例如：如果 y 表示 juice,其在词汇表的序号是 4834，且词汇表中总共有 1W 个单词，则 y 为一个...而且词汇表中的单词数量越多，则 softmax 操作耗时越多。 ?
该矩阵中的每一行都与有 10,000 词汇的词汇表的一个单词相对应——我们通过这种方式有效地将表示单词的独热向量的长度由 10,000 减少至 300。实际上，该权重矩阵可以当做查找或编码单词的总表。...一旦我们训练了网络，就意味着我们放弃了 softmax 层并使用 10,000 x 300 的权重矩阵作为我们的嵌入式查找表。 如何用代码实现上述想法？...embedding_size 是隐藏层的大小，也是新的更小的单词表示的长度。我们也考虑了可以把这个张量看作一个大的查找表——行是词汇表中的每个词，列是每个词的新的向量表示。...，并在已给的嵌入张量中「查找」这些索引。...总而言之，我们已经学会了如何使用 Word2Vec 方法将大的独热单词向量减少为小得多的词嵌入向量，这些向量保留了原始单词的上下文和含义。
关于Uchihash Uchihash是一款功能强大的实用工具，可以帮助广大研究人员处理和分析嵌入在恶意软件之中的各种哈希，以节省恶意软件分析所需的时间。...Uchihash支持的分析内容如下： 动态导入API（尤其是Shellcode中的）； 检测正在运行的进程（分析工具的进程，反分析机制）； 检测虚拟机或反病毒工具（反分析机制）； Uchihash可以使用广大研究人员自己定义的哈希算法生成哈希...我们以一个真实的恶意软件家族为例，在我们的例子中我们选择使用BuerLoader。...： $ python uchihash.py --script custom_algo.py --apis （向右滑动，查看更多） 最后，搜索BuerLoader在生成的hashmap中所使用的哈希值，...--ida （向右滑动，查看更多） 我们此时将会得到两个输出文件，其中一个为"output/search_hashmap.txt，它可以将BuerLoader中的所有哈希值映射为API名称： {
在本教程中，我们将学习如何使用Word2Vec： 暗示相似的概念——在这里，单词嵌入帮助我们暗示与被置于预测模型中的单词相似的成分。...训练Word2Vec 使用Gensim，创建Word2Vec模型非常简单。成分列表被传递给gensim的Word2Vec类。模型包。Word2Vec使用所有这些标记在内部创建词汇表。...model.init_sims(replace=True) 在上面的步骤中，使用成分列表构建词汇表，并开始训练Word2Vec模型。...现在让我们使用Word2Vec来计算词汇表中两个成分之间的相似性，方法是调用similarity(…)函数并传入相关的单词。...下面是一些问题，我将尝试在后面的文章中构建并得到答案。 根据所提供的食材进行烹饪分类/预测 给定一个菜谱，从语料库中查找相似的菜谱 根据所提供的食材推荐食谱。 使用一组给定的配料，什么食谱可以准备。
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。...1、背景 特征交互的学习对于CTR预估模型来说是至关重要的。在NLP领域中的ELMO和Bert模型，通过单词在句子中的上下文环境来动态调整单词的embedding表示，取得了多项任务的效果提升。...，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...，则是每个特征都有其对应的单独的参数，有点类似于多任务学习中的share-bottom结构。...其数学表示如下： 上式中，Eil代表第l个ContextNet Block的输出，同时也是第l+1个ContextNet Block的输入，Eil+1代表第l+1个ContextNet Block的输出
第一步：在你要编写的tex文件的同一目录下新建一个文本文档，命名为*.bib（你自由命名，后缀为bib，如nonlinear.bib） 第二步：搜索论文的bib引用内容（如在https://dblp.uni-trier.de.../中搜索工程技术类论文，在搜索栏输入要搜索的论文标题（如：Cryptanalysis and improvement of 2 mutual authentication schemes for Session...Initiation Protocol））， 将鼠标移至红色方框中的向下箭头处，找到bibtex，点击bibtex即可出现下面内容，再将红色圈起来的内容复制粘贴到*.bib文件中，点击保存bib文件...第三步：打开tex文件，在 \end{dobument}前面输入： \bibliographystyle{文献风格}%这里的风格可以从下面8中里面选一个，也可以根据latex...如，引用第一个图中的文献，引用名称为下面红线上方大括号后面第一个逗号前的所有内容 ??
预测模型直接尝试根据学习的小密集嵌入向量（考虑模型的参数）来预测来自其邻居的单词。 Word2vec 是一种特别有效的计算预测模型，用于从原始文本中学习单词嵌入。...如果我们认为 wi 维数为 N 和θ的单热编码矢量，并且它是一个 N×K 矩阵嵌入矩阵，这表示我们的词汇表中有 N 个词，而我们学习的嵌入具有维数 K，那么我们可以定义 - ?...值得注意的是，在学习之后，矩阵theta可以被认为是嵌入查找矩阵。 在架构方面，它是一个简单的三层神经网络。 ?...搭建三层网络结构（一个输入层，一个隐藏层，一个输出层） 传入一个单词，并让它训练其附近的单词 移除输出层，但保留输入层和隐藏层 接着，从词汇表中输入一个单词。...但是在计算上它特别有吸引力，因为计算损失函数现在只能根据我们选择的噪音词的数量（k）而不是词汇表（V）中的所有单词， 这使它训练速度更快。
Word2Vec 通过使用上下文中的其他单词预测句子中的单词来学习单词向量。在这个框架中，每个词都映射到一个唯一的向量，由矩阵 W 中的一列表示。向量的串联或总和被用作预测句子中下一个词的特征。...使用随机梯度下降训练词向量。训练收敛后，将意思相近的词映射到向量空间中相近的位置。 所呈现的架构称为连续词袋 (CBOW) Word2Vec。...还有一种称为 Skip-gram Word2Vec 的架构，其中通过从单个单词预测上下文来学习单词向量。...我们现在将看到如何学习段落的嵌入，但同样的方法也可用于学习整个文档的嵌入。...在Doc2Vec中，训练集中的每个段落都映射到一个唯一的向量，用矩阵D中的一列表示，每个词也映射到一个唯一的向量，用矩阵W中的一列表示。段落向量和词向量分别为平均或连接以预测上下文中的下一个单词。
这种从单词到向量的转换也被称为单词嵌入（word embedding）。这种转换的原因是机器学习算法可以对数字（在向量中的）而不是单词进行线性代数运算。...在词汇表中的单词组成的列表 self.word_index: 以词汇表中单词为key，索引为value的字典数据 self.index_word: 以索引为key，以词汇表中单词为value的字典数据...获取单词的向量 有了一组训练后的权重，我们可以做的第一件事是查看词汇表中单词的词向量。我们可以简单地通过查找单词的索引来对训练后的权重（w1）进行查找。...在下面的示例中，我们查找单词“machine”的向量。 ?...结论 本文是对Word2Vec的介绍，并解除了单词嵌入（word embedding）的世界。另外还值得注意的是，有预训练的嵌入可用，如GloVe、fastText和ELMo，你可以直接下载和使用。
例如，我们可以在数据集中构建所有唯一单词的词汇表，并将唯一索引与词汇表中的每个单词相关联。然后将每个句子表示为与我们词汇表中不同单词的数量一样长的列表。...使用预先训练过的单词 Word2Vec是一种查找单词连续嵌入的技术。它通过阅读大量文本并记住哪些词语倾向于出现在类似的语境中来学习。...在对足够的数据进行训练之后，它为词汇表中的每个单词生成300维向量，其中具有相似含义的单词彼此更接近。...Word2Vec句子嵌入 以下是使用以前技术的新嵌入的可视化： ? 可视化Word2Vec嵌入。 这两组颜色看起来更加分离，我们的新嵌入应该有助于我们的分类器找到两个类之间的分离。...要做到这一点的常用方法是把一个句子中的单词矢量序列使用或者Word2Vec或更近的方法，比如GloVe或GoVe。这是我们将在下面做的。 ?
Word2Vec其实就是通过学习文本来用词向量的方式表征词的语义信息，即通过一个嵌入空间使得语义上相似的单词在该空间内距离很近。...通过对词汇表中单词进行这种数值表示方式的学习（也就是将单词转换为词向量），能够让我们基于这样的数值进行向量化的操作从而得到一些有趣的结论。...最常用的办法就是基于训练文档来构建我们自己的词汇表（vocabulary）再对单词进行one-hot编码。 假设从我们的训练文档中抽取出10000个唯一不重复的单词组成词汇表。...我们对这10000个单词进行one-hot编码，得到的每个单词都是一个10000维的向量，向量每个维度的值只有0或者1，假如单词ants在词汇表中的出现位置为第3个，那么ants的向量就是一个第三维度取值为...3行（下标从0开始）—— [10, 12, 19]，这样模型中的隐层权重矩阵便成了一个”查找表“（lookup table），进行矩阵计算时，直接去查输入向量中取值为1的维度下对应的那些权重值。
例如，我们可以在我们的数据集中建立一个包含所有单词的词汇表，并为词汇表中的每个单词创建一个唯一索引。每个句子都被表示成一个列表，这个列表的长度取决于不同单词的数量。...使用预先训练的单词 Word2Vec是一种查找单词连续嵌入的技术。它听过阅读大量的文本来学习，并记住在类似的语境中出现的单词。...在对足够的数据进行训练之后，它会在词汇表中为每个单词生成一个300维的向量，这些单词之间的意思相近。...让句子快速嵌入分类器的方法，是平均在我们的句子所有单词的Word2Vec分数。...Word2Vec句子嵌入 下面是我们使用以前的技术实现的新嵌入的可视化: 可视化Word2Vec嵌入 这两组颜色看起来更加分离，我们的新嵌入应该帮助分类器找到两个类之间的分离。
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