有效推理的能力预示着学习、适应和进化的潜力。好的工程师一直是在成长的，好的公司总是在创新的。 算法挑战是有用的，因为解决它们的方法不止一种。这为决策的制定和决策的计算提供了可能性。...在解决算法问题时，我们应该挑战自己从多个角度来看待问题的定义，然后权衡各种方法的优缺点。通过足够的尝试后，我们甚至可能看到一个普遍的真理:不存在“完美”的解决方案。...set中的元素都是不重复的，在map中，每个Item由键和值组成。当然，对象也可以用来存储键值对，但是键必须是字符串。 Iterations 与数组密切相关的是使用循环遍历它们。...由于我们重用了字符串反转的逻辑，因此该算法在空间和时间上也具有相同的复杂度。...tpircSavaJ"); })}) 思考 可以使用split方法创建单个单词数组。然后对于每一个单词，可以复用之前反转string的逻辑。
例如，我们可以在我们的数据集中建立一个所有的单词的词汇表，并将一个唯一的索引与词汇表中的每个单词联系起来。每个句子被表示为一个列表，只要我们的词汇表中有不同单词的数量。...可视化词嵌入 在“社交媒体中出现的灾难”例子中，我们的词汇量大约有2万个单词，这意味着每一个句子都将被表示成一个长度为2万的向量。...然而，有些词是非常频繁的，而且只会对我们的预测造成干扰。接下来，我们将尝试着用一个方法来表示词汇出现的频率，看我们能否从数据中获得更多的信号。...一个非常轻微的改善，我们的模型是否可以选择更重要的词汇?如果我们在防止模型从“欺骗”中得到更好的结果，那么我们就可以说这个模型得到了优化。 ?...7 利用语意信息 Word2Vec 我们的最新型号成功地挑出了高信号词。然而，很有可能的是，如果我们部署这个模型，我们将会遇到以前在我们的训练中没有看到的单词。
例如，给定P(x)和现有图像的补丁（例如一张照片），我们可以从P(图像|补丁)中采样，并生成补全图像的不同可能方式： 请注意捕捉不确定性的概率模型的重要性：可能有多种方法来完成图像！...在这种情况下，我们想要在单词或字符x的序列上构造一个概率分布P(x)，它将高概率赋予适当的（英语）句子。这种分布可以通过使用维基百科的文章来收集。...语音合成演示 语音识别 给定语音信号和语言（文本）的（联合）模型，我们可以尝试从音频信号中推断说出的单词。...当今科学上的应用 纠错码 在非理论世界中，概率模型经常被用来为通信信道（例如以太网或 Wifi）建模。 即如果你通过频道发送消息，由于噪音的原因，你可能会在另一端获得不同的内容。...例如，给定 DNA 序列随着时间推移而发展的模型，可以从给定的一组物种的 DNA 序列中重建系统发生树。 生态学 图模型用于研究在空间和时间上演变的现象，捕捉空间和时间依赖性。
以数字矩阵表示的笑脸 我们的数据集是句子的列表，为了让我们的算法从数据中提取模式，我们首先需要找到一种方法以算法能够理解的方式来表示它，也就是一个数字列表。...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。...向量中的每一个索引都代表一个特定的单词。 可视化嵌入 在“社交媒体灾难”数据集中，我们大约有2万个单词，这意味着每个句子都将被表示成长度为20000的向量。这每个句子只包含了我们词汇量的一小部分。...可视化词袋嵌入 这两个类看起来并没有很好地分离，这可能是嵌入的一个特性，或者仅仅是维度缩减。为了了解这些词袋的特点是否有任何用途，我们可以用它们来训练分类器。...步骤7:利用语义 Word2Vec 我们的最新模型设法获得高信号单词。然而，很有可能的是，如果我们部署这个模型，我们将会遇到以前在我们的训练中没有看到的单词。
简介：识别人类大脑在空间和时间上的反应 我们认为我们的认知是理所当然的:阅读这些单词，识别一个声音，或者记住你把手机放在哪里，这些都是我们有规律地、毫不费力地参与的认知功能。...在每个单独的测量空间中，对于条件的所有成对组合，我们计算它们的多元测量之间的相似性(或等价地，不相似性)（图1E）。信号空间中(即，fMRI中的体素激活模式和M/EEG中的传感器激活模式)。...他们在模型关系数据库管理系统中阐述了任务和对象类别的影响，然后分别确定了两个模型关系数据库管理系统中每一个的MEG和fMRI之间的方差比例（图4B）。...例如，刺激的作用，如经颅磁刺激，可以根据其对时空网络动力学的影响来评估特定大脑区域（图6B）。这可能有助于在时空识别的神经反应和认知功能之间建立因果关系。...总结 为了理解人脑中复杂的神经加工过程，我们需要在空间和时间上从其发生的层面解析其组成过程。在缺乏擅长空间和时间分辨率的单一非侵入性技术的情况下，结合多种技术信息的分析方法是关键。
我们可以给每一个字符和音素赋予一个数值，然后我们就可以将它们表示为 One-Hot 向量的形式。根据单词的字母预测其发音可以看作一个字音转换问题。...我们需要告诉模型语音拼写从哪里开始又从哪里结束，因此我们引入两个独特的开始和结束标注符号，在这里我使用的制表符'\t' 和换行符'\n'分别来表示。 ?...，单词中的字符数通常与发音中的音素的数目不相同。...从语音拼写中获得音节的计数与用重音符号计算音素一样简单： ? 2....我们将使用编码器的输出，而不是它的内部状态变量。这使得编码器很容易双向进行。在一个单词中，关于下一个以及前面的字符的信息应该会在每个时间步产生更好的编码。 ?
解法1:检查 我们对乱序问题的第一个解法是检查第一个字符串是不是出现在第二个字符串中。如果可以检验到每一个字符，那两个字符串一定是回文。可以通过用 None 替换字符来完成检查。...但是，由于 Python 字符串是不可变的，所以第一步是将第二个字符串转换为列表。第一个字符串中的每个字符可以通过检查在第二个列表中检查元素是否存在，如果存在，替换成 None。...对于回文检测，我们可以生成 s1 的所有乱序字符串列表，然后查看是不是有 s2。这种方法有一点困难。...由于有 26 个可能的字符，我们就用 一个长度为 26 的列表，每个可能的字符占一个位置。每次看到一个特定的字符，就增加该位置的计数器。最后如果两个列表的计数器一样，则字符串为乱序字符串。...在结束这个例子之前，我们来讨论下空间花费，虽然最后一个方案在线性时间执行，但它需要额外的存储来保存两个字符计数列表。换句话说，该算法牺牲了空间以获得时间。 很多情况下，你需要在空间和时间之间做出权衡。
一个数字矩阵，它表现出一副笑脸的样子 我们的数据集是句子的列表，为了让我们的算法从数据中提取特征，我们首先需要找到一种表达方法，使我们的算法可以理解，即用数字列表来表示。...例如，我们可以根据我们的数据集创建一个包含所有单词的词汇表，并使用唯一的索引与词汇表中的每个单词相连。每个句子都被表示成一个与词汇表中单词数量一样长的列表。...在这个列表中的每个索引出，我们标记对应单词在句子中出现的次数。这种方法被称为词袋模型，因为这种表示方法完全忽视了句子中的词语顺序。如下所示。 ? 使用词袋表示句子。句子在左边，右边是句子的表示向量。...如果我们想要优先应对每一个潜在的灾难事件，我们可能想要减少错报率。如果受资源的限制，我们可能优先想要低的误报率以减少错误警报。...在足够数据中训练后，它为词汇表中的每一个单词生成一个300维的向量，其中语义相似的词语向量间的距离更近。 这篇论文的作者开源了一个使用巨大语料集预训练的模型，我们可以利用它将语义知识纳入我们的模型中。
通过这种方式，我们将神经网络的重复引入，可以将其视为先前输入的记忆。 从理论上讲，这种“vanilla”RNNs可以在任意长的序列中使用信息，但在实践中，它们仅限于循环中的几个步骤。...由于我们不能将字符串格式的数据输入神经网络，因此为数据集中的单词分配唯一整数值的步骤非常关键。通过“词—索引”映射，我们可以使用整数代替字符来表示整个句子和评论。考虑以下评论： ?...使用”词—索引”映射 , 可以用一个整数向量来表示这条评论，每一个整数表示映射中对应的单词： ? 3.词嵌入 当然，神经网络既不能接受字符串，也不能接受单个整数值作为输入。...该矩阵的行数表示词嵌入的维数，列数表示词汇量，或者说数据集中不同单词的个数。因此，这个矩阵的每一列表示数据集中每个单词相应的的嵌入向量。 我们应如何从矩阵中找出单词对应的列?...通过对嵌入矩阵和独热编码向量进行点积运算，我们得到矩阵中的第2511列，即为单词“although”的嵌入向量。 ? 这样我们就可以将整个字符串段落或Netflix评论提供给LSTM。
我们的数据集是一个句子列表，所以为了让我们的算法从数据中提取模式，我们首先需要找到一种方法来表示我们的算法可以理解的方式，即作为数字列表。...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。...在此列表中的每个索引处，我们标记给定单词在句子中出现的次数。这被称为Bag of Words模型，因为它是一种完全忽略句子中单词顺序的表示。这如下图所示。 ?...接下来，我们将尝试一种方法来表示可以解释单词频率的句子，看看我们是否可以从我们的数据中获取更多信号。...我们的模型是否开始接受更重要的词汇？如果我们在防止我们的模型“作弊”的同时获得更好的结果，那么我们可以真正认为这个模型是升级。 ? TF-IDF：单词重要性 它所拾取的单词看起来更相关！
您可以检查该词的派生词，并在需要时切换到英国词典。通过这个设置，我能够得到一个封闭的单词集，当您跟踪每个条目的定义时，它是有意义的。 查看完整的单词列表时，这里有很多故事要讲。城市和国家来自哪里？...下面是查找函数输出的一些示例。找到并定义引理。 网络生成器功能 关联表的生成器在概念上很简单。我们获取种子词，查找它并将这些新词添加到列表中。...这些是我们经常使用的词，好像它们在语言之外有明确的定义，这个项目是为了提醒我们它们没有。...这需要花费一些精力来找到正确的方法，但GraphicsComplex能够完成这项工作。从生成器获得关联表之后，使用嵌入算法将其转换为点和线的列表。...在直径的谐波处可以看到负空间的微妙白色环，因为线条交叉试图达到均匀的空间单词。每个单词都可以这样显示，但它们最真实的含义形式在我们的世界、文化和环境中的圈子之外，所有这些都通过了人类过滤器。
总之，我们可以将语言中的所有单词做成一个几何形状，这个几何形状可捕捉单词的意义和它们之间的关系。你可能已见过“国王＋女人＝女王”这个例子或者其他类似的例子。 ? 单词之间的几何图形。...嵌入是很酷的，因为它们允许我们以一种精简的方式来表达信息。旧的表示单词的方式是在知道单词数量的情况下设置出一个向量（一个大的数字列表），随后在我们当前查找的单词位置将其设置为1。...以上两种情况的下一步都是将抽象表征变为概率向量，这个向量列表分别说明着每个字符或单词出现在后面的可能性。这就是 SoftMax 功能的作用。...一旦我们有了这张可能性列表，我们就能选择接下来最可能出现的字符或单词。 在“预测市场”的情况下，我们需要问下自己想让市场准确预测什么？这里我想到了一些选择： 预测每个1000股接下来的价格。...它调整了 LSTM 学到的抽象概念，以便它们可以学到任务中最重要的抽象概念。 在我看来是很惊人的，因为它具有我们在任何地方都未曾指定过的所有的复杂性和抽象性。
将有序的两部分合并为一个完整的有序列表中。 这将给你一个机会来调试用于合并的代码，而无需处理递归方法的复杂性。...施密特想要的答案可能是“基数排序”，这是一种非比较排序算法，如果元素的大小是有界的，例如 32 位整数或 20 个字符的字符串，它就可以工作。...第二遍之后，每个桶中的单词以相同的两个字母开头。在第三遍之后，每个桶中只能有一个单词，并且桶是有序的。 在每次遍历期间，我们遍历元素并将它们添加到桶中。...在堆中，每个节点x都有“堆特性”：两个子树中的所有节点都大于x。 堆就像平衡的 BST；当你添加或删除元素时，他们会做一些额外的工作来重新使树平衡。因此，可以使用元素的数组来有效地实现它们。...分支 3：如果堆满了，并且x大于堆中的最小元素，请从堆中删除最小的元素并添加x。 使用顶部为最小元素的堆，我们可以跟踪最大的k个元素。我们来分析这个算法的性能。
例如，我们可以建立数据集中所有唯一字的词汇表，并将唯一索引与词汇表中的每个单词相关联。然后，每个句子都被表示为一个与我们词汇表中唯一字数量一样长的列表。...在这个列表中的每个索引处，我们标记给定词语出现在我们句子中的次数。这就是所谓的词袋模型，因为它是一个完全忽略我们句子中单词顺序的表现形式。如下所示。 代表句子作为一个词袋。...如图所示： 可视化 这两类看起来不太好分开，这可能是我们嵌入的一个特征，或者仅仅是由于我们的维度降低。为了看看词袋特征是否有用，我们可以根据它们来训练一个分类器。...接下来，我们将尝试一种新方法来表示能够统计单词频率的句子，看看能否从我们的数据中获取更多的信号。...然而，如果我们配置这个模型，很可能会遇到我们之前在训练集中没有看到的词。然而即使在训练中看到非常相似的单词，以前的模型也不能准确辨别这些干扰。
简单和可解释的功能并不总是会得到最精确的模型。但从简单开始就是一个好主意，仅在绝对必要时我们可以增加其复杂性。 对于文本数据，我们可以从称为 BOW 的字数统计开始。...在这里，频率被认为是它们出现在文件（评论）中的数量，而不是它们在文件中的数量。正如我们所看到的，该列表涵盖了许多停用词。它也包含一些惊喜。"...词"good"，"food"和"great"分别出现在三分之一的评论中。但我们可能希望保留它们，因为它们对于情感分析或业务分类非常有用。 ?...但是，如何从文本中发现并提取它们呢？一种方法是预先定义它们。如果我们努力尝试，我们可能会找到各种语言的全面成语列表，我们可以通过文本查看任何匹配。这将是非常昂贵的，但它会工作。...因此，短语检测（也称为搭配提取）的似然比检验提出了以下问题：给定文本语料库中观察到的单词出现更可能是从两个单词彼此独立出现的模型中生成的，或者模型中两个词的概率纠缠？ 这是有用的。让我们算一点。
还有一方面，假设没有时间限制，我们能够使用无序数组并进行顺序查找，这样就仅仅须要非常少的内存。而散列表则使用了适度的空间和时间并在这两个极端之间找到了一种平衡。...（让浮点数的各个位都起作用）（Java就是这么做的） 字符串 除留余数法也能够处理较长的键，比如字符串，我们仅仅需将它们当做大整数就可以。即相当于将字符串当做一个N位的R进制值，将它除以M并取余。...（开放地址类的散列表的核心思想是：与其将内存用作链表，不如将它们作为在散列表的空元素。这些空元素能够作为查找结束的标志。）...和2-3树一样，我们限制了每一个结点中可以含有的“键-链接”对的上下数量界限：一个M阶的B-树，每一个结点最多含有M-1对键–链接（如果M足够小，使得每一个M向结点都可以存放在一个页中），最少含有M/2...=====字符串的查找============================================ 单词查找树(Trie树) 单词查找树的英文单词trie来自于E.Fredkin在1960年玩的一个文字游戏
Subword粒度 我们理想中的tokenization需要满足： 它能够在不需要无限词汇表的情况下处理缺失的标记，即通过有限的已知单词列表来处理无限的潜在词汇； 此外，我们不希望将所有内容分解为单个字符的额外复杂性...，因为字符级别可能会丢失单词级别的一些含义和语义细节。...这里的挑战是如何进行细分，我们如何获得un-friend-ly而不是unfr-ien-dly。...BPE 迭代地合并最频繁出现的字符或字符序列，具体步骤： 准备足够大的语料库 定义好所需要的词表大小 将单词拆分为字符序列，在末尾添加后缀 ，并统计单词频率。...算法步骤如下： 准备足够大的语料库 定义好所需要的词表大小 将单词拆分成字符序列 基于第3步数据训练语言模型 从所有可能的subword单元中选择加入语言模型后能最大程度地增加训练数据概率的单元作为新的单元
所有这些信息都被传递到一个多头注意机制中，其结果被标准化并传递给一个前馈。编码可以进行N次以获得更有意义的信息。...为了计算每个单词相对于所有其他单词的注意力，我必须执行N²计算，即使部分可并行，仍然非常昂贵。有了这样的复杂性，让我们想象一下，在一段几百字的文字上，多次计算注意力意味着什么。...从图形上你可以想象一个矩阵，它必须填充每个单词相对于其他单词的注意力值，这显然是有昂贵的成本。必须指出的是，通常在解码器上，可以计算隐藏的注意，避免计算查询词和所有后续词之间的注意。 ?...他们的建议是将图像的每一个单独的patch（pxp），它们本身就是3个RGB通道上的图像，并将其转换成一个c通道张量。然后将这个张量分成p'部分，其中p'在示例p'=4中。...这就产生了c维中的p'向量。这些向量现在包含关于面片内像素排列的信息。 ? 然后将它们串联并线性投影，以便使它们与从原始面片的线性投影获得并与之结合的向量大小相同。 ?
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