在那些文章中，我们了解了 Transformer架构，并逐步了解了它们在训练和推理过程中所进行的操作。我们还探索了其背后的理论细节，并准确了解了它们的工作原理。 1....-1a5ba06d812b 要了解是什么让Transformer得以工作，我们必须关注注意力机制。...如果乘积为正，则两个数字越大，它们使得最终总和的增长就越大。 这意味着如果两个向量中相应数字的正负号一致，则最终和会更大。 Transformer如何学习单词之间的相关性？...因此，它计算目标句子中的每个单词与源句子中的每个单词的相关性。 ? 编码器-解码器注意力机制（图源自作者） 结论 希望本文能让你对Transformer设计的优美之处有一个很好的认识。...转载须知 如需转载，请在开篇显著位置注明作者和出处（转自：数据派ID：DatapiTHU），并在文章结尾放置数据派醒目二维码。
一种稍微不太好的方法是明确地学习一个“垃圾”单词，并将所有罕见的频率单词映射到它，即使在训练集中也是如此，正如“罕见词汇”中所讨论的那样。 使用逻辑回归进行分类 逻辑回归是一个简单的线性分类器。...逻辑回归的大多数实现允许正则化。为了使用这个功能，必须指定一个正则化参数。正则化参数是在模型训练过程中未自动学习的超参数。相反，他们必须手动进行调整，并将其提供给训练算法。这个过程称为超参数调整。...为了明白结果背后隐含着什么，我们必须考虑模型是如何使用特征的。对于类似逻辑回归这种线性模型来说，是通过所谓的数据矩阵的中间对象来实现的。 数据矩阵包含以固定长度平面向量表示的数据点。...（就像动物缺乏维生素和矿物质一样，矩阵秩亏，输出空间也不会像应该那样蓬松）。 秩亏行空间和列空间导致模型空间预留过度的问题。 线性模型为数据集中的每个特征配置权重参数。...换句话说，它使一些数字更大，其他数字更接近 归零。 因此，tf-idf可以完全消除无意义的单词。 我们还发现了另一个特征缩放效果：它改善了数据矩阵的条件数，使线性模型的训练速度更快。
Embedding layer 输入嵌入是Transformer 编码器和解码器的第一步。机器无法理解任何语言的单词，它只能识别数字。...简单的说：查询就像在浏览器上搜索的内容，浏览器会返回一组要匹配的页面它们就是是键，而我们得到真正需要的结果是值。...基于来自输入和输出的当前注意力信息，它在两种语言之间进行交互并学习输入句子中每个单词与输出句子之间的关系。...我们可以同时传递输入句子中的所有单词，编码器可以并行处理所有单词并给出编码器输出。 Output 在所有解码器端处理完成后，数据就被传送到带有线性层和 softmax 层的输出处理层。...最后是另一个前馈网络，它将转换后的输出传递到一个线性层，使注意力值变扁平，然后通过softmax层来获取输出语言中所有单词下一次出现的概率。概率最高的单词将成为输出。
基于词向量的词袋模型 获取sentence embedding最直接最简单的思路就是对一个句子中所有词的word embedding进行组合。...模型的输入是多个句子（a window of sentences），输出是这些句子是连续的概率。...得到这个线性模型后，假设待编码的句子中的某个词不属于skip-thought词表，则首先在word2vec词表中进行look up得到word2vec对应的词向量，再通过线性模型映射为skip-thought...SDAE模型相较于Skip-Thought的优点是只需要输入单个句子，即不要求句子所在的文本是有序的，而Skip-Thought的输入必须是三个有序的句子。...也取得了有竞争力的效果。
故而我们会在自注意力机制中将一个句子中所有的词向量变成一个向量，再由各个全连接层来进行每一个词向量的输出 但一般我们会使用两次自注意力机制再进行输出 在自注意力机制中，每一个输出都是考虑了上一层中所有的词向量的...使用另外一个分类器(classifier)，它的输入是整个Transformer的输入句子，输出的是一个数字，这个数字就是非自回归解码器的输出长度。...使用一个固定比较长的数字，例如300，那么就会输入300个BEGIN，输出300个字符。 如果在解码器的输出中发现了END，那么END后面的输出，我们都当成没有输出就好。...在上图中，D表示文章中所有的token的集合，Q表示问题中所有的token的集合。而我们的模型(QA Model)会将这两种集合同时输入，输出两个整数s和e。...(有关旋转矩阵的内容可以参考线性代数整理 中的图形变换矩阵 (向量的函数)) 虽然Transformer一般是处理文字数据的，但是它跟接近于CNN而不是RNN，对于句子中所有的输入tokens是同时送入网络并行处理的
我们可以给一个句子添加 从 1 开始的单词位置索引 ，并且将句子中所有单词 打乱顺序 。...给你一个 打乱顺序 的句子 s ，它包含的单词不超过 9 个，请你重新构造并得到原本顺序的句子。...示例 2： 输入：s = "Myself2 Me1 I4 and3" 输出："Me Myself and I" 解释：将 s 中的单词按照初始位置排序，得到 "Me1 Myself2 and3 I4"...提示： 2 <= s.length <= 200 s 只包含小写和大写英文字母、空格以及从 1 到 9 的数字。 s 中单词数目为 1 到 9 个。 s 中的单词由单个空格分隔。...博客地址 https://michael.blog.csdn.net/ 长按或扫码关注我的公众号（Michael阿明），一起加油、一起学习进步！
我们在此将一个六个字的句子转换为一个 6*5 的矩阵，其中 5 是词汇量（「the」有重复）。然而，在实际应用中，我们希望深度学习模型能够在词汇量很大（10,000 字以上）的情况下进行学习。...该隐藏层中的节点的激活是加权输入的线性总和（不会使用如 sigmoid 或 tanh 这样的非线性激活函数）。此后这些节点会馈送到 softmax 输出层。...，这实际上是线性隐藏层连接的权重。...完整的嵌入张量将在训练过程中进行优化。 接下来，我们必须创建一些权重和偏差值来连接输出 softmax 层，并对其进行运算。...在我们正在处理的内容中，softmax 函数将预测哪些词在输入词的上下文中具有最高的可能性。为了确定这个概率，softmax 函数的分母必须评估词汇表中所有可能的上下文单词。
第三章重点阐述了 n-gram 语言模型，该模型是一种基于单词在数据集中所出现频率计算其概率的简单方法。同时本章节还阐述了如何使用混乱度（perplexity）等度量方法来评估这些模型的性能好坏。...第四章讲述了对数-线性语言模型（log-linear language models），该模型通过上下文特征计算下一个单词的概率。...第五章介绍了神经网络的基本概念，神经网络要比对数-线性语言模型更容易将多信息块组合在一起，从而进一步提升语言模型的准确度。...第七章描述了编码器-解码器模型，使用递归神经网络将目标序列编码为数字向量，另一个网络会解码这些数字，并将数字向量转换成为语句输出。本章同时也解释了基于此模型生成输出序列的搜索算法。...第八章解释了注意机制，这种方法允许模型在生成翻译时聚焦输入句子的不同部分。这引出了更有效和直观的句子表示方法，并且通常比相对简单的编码器——解码器机制更有效。 ?
请注意，两个模型中的紫色编码器层可以同时运行（动画的第一部分，用密集的红色注意连接），而第一个动画中的蓝色解码器层必须在一次处理一个单词，因为在解码器开始产生下一个之前，每个输出单词必须做好准备（见棕色箭头...现在编码器有两个任务：首先它必须对输入句子进行理解和解释，但是它也必须预测一系列数字（2,0,0,2,1），然后将其用于启动并行解码器，这可以通过直接从输入的文本中进行复制，而不需要进行棕色箭头所指的自回归操作...这些数字被称为生成力（fertilities）; 它们代表了每个单词在输出句子中所占有的空间。所以如果一个单词的生成力是2，那么这意味着模型决定在输出中分配两个单词来对其进行翻译。 ?...如果没有像这样的计划（称为潜变量），并行解码器的任务就像一个翻译小组一样，每个译者都必须提供一个输出翻译的单词，但是不能提前告诉对方他们准备说什么。...图4：噪声并行解码的例子 首先，编码器在输出句子中产生几个可能的计划，如中间所示，用于输出语句中的空间分配。这些生成计划中的每一个都能导致不同可能的输出翻译，如右图所示。
RNNsearch RNNsearch是编码器-解码器模型的扩展，该模型学习联合对齐和翻译，每次在翻译中生成单词时，都会（软）搜索源句子中最相关信息集中的一组位置。...全局注意力有一个缺点，即它必须为每个目标词关注源头的所有单词，而且有可能使它在翻译较长的序列，如段落或文件时不切实际。...例如，用内核宽度k=3堆叠5个卷积会产生11个字的输入域，即每个输出取决于11个输入字，非线性允许编码器利用全部输入域，或根据需要集中于较少的字。...为了便于深度编码器的学习，将每个卷积的输入的残差连接添加到输出，然后将非线性激活函数应用到输出。多层CNN是通过将几个区块堆叠在一起构建的。...模型」平台，查看关注的模型是否有新资源收录。 移动端访问：在微信移动端中搜索服务号名称「机器之心SOTA模型」或 ID 「sotaai」，关注 SOTA！
、音译人名识别、日本人名识别、地名识别、实体机构名识别 l 基于线性模型的命名实体识别（精度高） l 感知机命名实体识别、CRF命名实体识别 l 关键词提取 l TextRank...特性 l 支持三种分词模式： l 精确模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析； l 全模式，把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快，但是不能解决歧义； l 搜索引擎模式...，在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回率，适合用于搜索引擎分词。...l 支持繁体分词 l 支持自定义词典 算法 l 基于前缀词典实现高效的词图扫描，生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图 (DAG) l 采用了动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合...l Restful api：嵌入 jetty 提供了一个绝对高性能的 server 模块，包含全部功能的http接口，标准化 json 输出格式，方便各种语言客户端直接调用。
仅仅统计词出现的次数这种方法破坏了句子的结构。...从这里能看到使用「独热码」表示单词的效率问题——对这些词汇建模的任何神经网络的输入层至少都有 17000,000 个节点。...而Cell 的状态就像是传送带，它的状态会沿着整条链条传送，而只有少数地方有一些线性交互。 因此“门”就是LSTM控制信息通过的方式，这里的” σ “指的是 sigmoid 函数。...“ 一个 LSTM 有三个这样的门，分别是“输入门”、遗忘门“和 ”输出门“，在单一模块里面控制 cell 的状态。...另外，我们之所以使用sigmoid激活函数是因为我们所需要的数字介于0至1之间。Ct−1 就是每个在 cell 中所有在 0 和 1 之间的数值，就像我们刚刚所说的，0 代表全抛弃，1 代表全保留。
如果有多条热度相同的句子，请按照 ASCII 码的顺序输出（ASCII 码越小排名越前）。 如果满足条件的句子个数少于 3，将它们全部输出。 如果输入了特殊字符，意味着句子结束了，请返回一个空集合。...('i') 输出 ： ["i love you", "island","i love leetcode"] 解释 ： 有四个句子含有前缀 "i"。...其中 "ironman" 和 "i love leetcode" 有相同的热度， 由于 ' ' 的 ASCII 码是 32 而 'r' 的 ASCII 码是 114， 所以 "i love leetcode...输入 ： input('a') 输出 ： [] 解释 ： 没有句子有前缀 "i a"。...注释 ： 输入的句子以字母开头，以 ‘#’ 结尾，两个字母之间最多只会出现一个空格。 即将搜索的句子总数不会超过 100。 每条句子的长度（包括已经搜索的和即将搜索的）也不会超过 100。
uasge: len(s) >>>str = "runoob" >>> len(str) # 字符串长度 6 计算字符串个数 Question： 题目描述 写出一个程序，接受一个有字母和数字以及空格组成的字符串...输入描述: 输入一个有字母和数字以及空格组成的字符串，和一个字符。 输出描述: 输出输入字符串中含有该字符的个数。...str.count('o') : 3 str.count('run', 0, 10) : 1 sub – 搜索的子字符串 start – 字符串开始搜索的位置。...示例1 输入 180 输出 2 2 3 3 5 Solution： 这个问题的意思，其实就是让你把输入的整数因式分解，只不过因子必须都是质数 例如：180 = 2 2 3 3 5；90 = 2...字符在ACSII码范围内(0~127)。不在范围内的不作统计。 输入描述: 输入N个字符，字符在ACSII码范围内。 输出描述: 输出范围在(0~127)字符的个数。
这样可以使神经网络对更复杂的情况建模（单个线性层可以达到多个线性层组合的效果）。 对于一个给定的输入，我们一个个地计算每一个神经元的输出。...其中x是输入，h(x)是输出，y是我们的目标值。整个函数是对我们数据集中所有的数据求和。 训练的每一步，我们的目的都是为了将边（图1中连接神经元的部分）的权重调整到合适的值，以尽可能地减小代价函数。...有多好？ 在之前的方法中，最常见的解决方案是定义输出和它在训练集中最近邻的距离（distance）。比如，在语言翻译中，我们有原句子和一个小集合（假设5个）的目标句子（不同的人提供的译本）。...挑战 训练GANs的最大挑战是：可能不收敛。这个问题也被称为mode collapse。让我们用一个例子来简单地解释这个问题。假设，我们有个在MNIST数据上生成数字图片的任务。...一种可能会发生的情况是，G也许会只生成6这个数字。一旦D适应了G这种行为，为了去最大化分类的准确性，它将会认为所有的6都是假的，所有的其他数字都是真的。
在一个深度网络中，输入层与输出层之间可以有很多的层（这些层并不是由神经元组成的，但是它可以以神经元的方式理解），允许算法使用多个处理层，并可以对这些层的结果进行线性和非线性的转换。...这是Yann LeCun从1988年以来进行的许多词的成功迭代后得到的开创性工作，称之为LeNet5。在当时，LeNet架构主要用来进行字符识别的工作，如读取邮编，数字等。...同时，激活函数对于压缩来自神经元的无界线性加权和也是重要的。 激活函数很重要，它可以避免我们把大的数值在高层次处理中进行累加。激活函数有很多，常用的有sigmoid，tanh和ReLU。...如果你想知道一个句子中下一个单词是什么，你最好知道之前的单词是什么。RNN之所以叫RNN就是它对一个序列中所有的元素都执行相同的任务，所有的输出都依赖于先前的计算。...由于任何输入和输出都可以在RNN中变成一对一或者多对多的形式，RNN可以用在自然语言处理、机器翻译、语言模型、图像识别、视频分析、图像生成、验证码识别等领域。
这可能使得神经网络难以应付长时间的句子，特别是那些比训练语料库中的句子更长的句子；每个时间步的输出需要依赖于前面时间步的输出，这使得模型没有办法并行，效率低；仍然面临对齐问题。...，表示为将query(Q)和key-value pairs映射到输出上，其中query、每个key、每个value都是向量，输出是V中所有values的加权，其中权重是由Query和每个key计算出来的...a 作为第三个单词，有和i,have,a 前面三个单词的attention。到了最后一个单词dream的时候，才有对整个句子4个单词的attention。 ?...论文中，它的结构图如下： ? 我们还是以上面的形式来解释： ? 我们重复记性8次相似的操作，得到8个Zi矩阵 ? 为了使得输出与输入结构对标 乘以一个线性W0 得到最终的Z。...的向量分别进行相同的操作，包括两个线性变换和一个ReLU激活输出： ?
如需了解如何使用 Milvus 等向量数据库来进行向量搜索或混合搜索，请阅读指南。 02.BERT：BGE-M3和Splade的模型基石 BGE-M3 和 Splade 均基于 BERT 架构发展。...对于句子级任务，在输入的开始处加入[CLS] Token，并插入[SEP] Token 以分隔句子并标示结束。...这些层根据序列中所有其他 Token 提供的上下文进行迭代，精细化每个 Token 的向量化表示。 输出：最终层输出一系列 Embeddings。...线性变换：在编码器栈的输出上添加了一个额外的线性层。通过此层计算每个 Token 的重要性权重，BGE-M3 得到了一组权重（W_{lex}）。...激活函数：通过应用修正线性单元（ReLU）激活函数到（W_{lex}）与（H[i]）的乘积上，计算每个 Token 的词项权重（w_{t}）。
在论文中，研究人员在编码块中使用了6个编码器，并且在解码器块中使用了相同数量的解码器，其中所有编码器和解码器块都相同。 ? 我们的输入是一个文本句子，但是计算机只理解数字。...Self-Attention（自注意力） 自注意力用于将句子中的每个单词与句子中的每个其他单词相关联，以便每个单词可以与其他每个单词相关联，并且将为句子中的每个单词产生512个维度的输出，该输出将关联一句话中的每个单词...我们获得了序列中每个单词的查询，键和值，现在我们将使用查询，键和值来计算每个单词与句子中的每个其他单词有多少关联的分数。...我们将通过在一个单词中进行所有操作来进一步理解这一点，并且对句子中的所有单词都将执行相同的操作。 ? 计算自注意力的第一步是计算句子中所有单词的分数。...最后，我们有一个线性层，也就是另一个FFN和一个softmax函数，来得到所有下一个单词的概率分布，也就是下一个预测的单词概率得分最高。 ? 此过程将执行多次，直到为序列生成句子标记的结尾。
激活函数 虽然将各种权重链接在一起可以使我们学习更复杂的参数，但最终，我们的最终预测仍将是权重和特征的线性乘积的组合。 如果希望神经网络学习一个真正复杂的非线性函数，则必须在模型中引入非线性元素。...然后，我们将其通过我们的第一个全连接层，并将其包装在 ReLU 激活函数中，以使其为非线性。 我们也将其包装在我们的丢弃中，如__init__方法中所定义。 我们对网络中的所有其他层重复此过程。...如果我们有单词book和单词Book，我们希望将它们视为相同的单词，因此将它们转换为小写。 接下来，我们建立我们的单词索引，它只是一个语料库中所有单词的字典，然后为每个单词创建一个唯一的索引值。...它通常用于文本挖掘和信息检索中，以基于搜索词匹配文档，但也可以与嵌入结合使用，以更好地以嵌入形式表示句子。...替换数字 同样，对于数字，我们也想标准化我们的输出。 数字可以写为数字（9、8、7）或实际单词（九，八，七）。
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