1、zero-shot Learning 功能：模型通过训练集和类别描述，能将未知的类别识别出来 核心思想：先得到类别（如狗）和语义向量的一一对应关系，语义向量的每个维度就是类别描述（如颜色，大小），这样就从特征x--->类别y，转换成从特征x--（w）-->语义向量y，训练集训练完毕后，输入测试集，得到模型预测的语义向量y'
作者：韩信子@ShowMeAI 教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/33 本文地址：http://www.showmeai.tech/article-detail/143 声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处 n维数组是NumPy的核心概念，大部分数据的操作都是基于n维数组完成的。本系列内容覆盖到1维数组操作、2维
1.初始化 (1) vector<int> a(10); //定义了10个整型元素的向量（尖括号中为元素类型名，它可以是任何合法的数据类型），但没有给出初值，其值是不确定的。 （2）vector<int> a(10,1); //定义了10个整型元素的向量,且给出每个元素的初值为1 （3）vector<int> a(b); //用b向量来创建a向量，整体复制性
目录 word vector 词向量 word2vec 模型 Skip-gram 模型 Continuous Bag of Words 连续词袋模型 共现矩阵作为词向量 组合模型：Glove 词向量的评估 word vector 词向量 one-hot vector 独热码：仅依靠1的位置区分单词，词向量无法相互关联 于是考虑用点积结果表征单词相似性，也就有
遗传算法GA优化支持向量机分类代码，优化c，g参数代码matlab。注释清楚，可以换数据，直接运行。 编号:3235656351772736编程能手
矩阵乘法（补充）和矩阵的逆 reference的内容为唯一教程，接下来的内容仅为本人的课后感悟，对他人或无法起到任何指导作用。 Reference Course website: Multiplication and Inverse Matrices | Unit I: Ax = b and the Four Subspaces | Linear Algebra | Mathematics | MIT OpenCour
BERT-flow来自论文《On the Sentence Embeddings from Pre-trained Language Models》，中了EMNLP 2020，主要是用flow模型校正了BERT出来的句向量的分布，从而使得计算出来的cos相似度更为合理一些。由于笔者定时刷Arixv的习惯，早在它放到Arxiv时笔者就看到了它，但并没有什么兴趣，想不到前
一、枚举 二、位集合 三、向量 四、字典 五、哈希表 六、属性
目录 一、前言 二、关于SimHash 补充知识 一）、什么是海明距离 二）、海明距离的应用 三）、什么是编辑距离 三、SimHash算法的几何意义和原理 一）、SimHash算法的几何意义 二）、SimHash的计算原理 三）、文本的相似度计算 四、Java通过SimHash计算文本内容相似度代码示例 一）、新增依
IGWO-SVM：改良的灰狼优化算法改进支持向量机。采用三种改进思路：两种Logistic和Tent混沌映射和采用DIH策略。采用基于DIH维度学习的狩猎搜索策略为每只狼构建邻域，增强局部和全局搜索能力，收敛速度比GWO更快，适用于paper。编号:2750656044236748我们都是狗
1.变换 为了深入了解变换,我们首先要在讨论矩阵之前回顾一下最基础的数学背景知识. 1.1 向量 向量有一个方向和大小. 向量标量运算 向量加减运算 对应的直观表示加法: 直观表示减法: 向量长度 使用勾股定理即可 向量点乘 两个向量的点乘也叫向量的内积、数量积,对两个
现实世界的光照是极其复杂的，因此WebGL的光照仅仅使用了简化的模型并基于对现实的估计来进行模拟，光照模型都是基于我们对光的物理特性的理解。 颜色 根据物理知识，不透明物体的颜色是根据其反射的色光决定的。比如树叶反射绿光，就显示绿色。如果物体反射所有的色光，就显示白色。
关于vector 的初步学习 一.关于vector的简单介绍 1.vector实际上是对动态数组的封装； 2.可以向数组一样用下标访问元素，若vector长度为n，则其下标的范围是0~n-1; 3.根据下标访问元素效率高； 4.vector对象的空间随着插入，删除操作自动调整； 5.因为空间自动调整比较耗费时间，因此频繁
作者：crystalajj 链接：https://www.zhihu.com/question/44832436/answer/266068967 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 前言 word2vec是如何得到词向量的？这个问题比较大。从头开始讲的话，首先有了文本语料库，你需要对语料库进行预处
支持向量机主要原理是在分类器可以将两类样本分开的基础上，通过最大化两类样本之间的间隔来选取分类器。距离算法如下 对于线性有重叠的样本，可采用软间隔，即放宽y（wx+b）≥1的条件，增加一个宽限值，使一些重叠样本也能被分类器分开。 对于线性不可分问题，SVM会先将样本输入映射到一个
subset(数据框，条件) 按条件选择子集 Datafra<-data.frame(name=c(1,2,4,NA,4,5,7),family=c("xiao","ming",NA,NA,"zhou","zheng","li")) Datafra subset(Datafra,name>=1) subset(Datafra,name>=1 & fami
1 背景 1.1 文本数据的向量化 文本数据，和图片数据非常类似，并不能够直接被机器理解，必须要将其建立一个双射，将这些数据转化为数字。比如说，图片可以转化成n*m*1（黑白图片）或者n*m*3（RGB）的三维矩阵。同样的，对于一个文本中出现的每一个单词，我们都要找到其对应的数字化表
TansX 系列（一） 上篇文章 重点介绍了 TansE 算法的实现原理，核心思想：使得找出 h + r ≈ t 的（置信度相对高的）三元组做预测 文末也提到，这种方法也具有特定的缺陷，对语义关系不能进行很好处理，特别是在一对多关系等模式，如下图所示： 在替换三元组的尾实体向量后，这些新三元组都拥有
目录 支持向量机算法背景介绍 什么是线性可分？ 什么又是超平面？ 支持向量机的三种情况 近线性可分 线性不可分 不用核函数的传统方法 核函数Kernel是什么？ 核函数SVM求解过程 核函数的本质 代码实例 模型调参 gamma调参 C值调参 使用Polynomial kernel进行预测 使用RBF kernel进行
数据准备 faiss可以处理固定维度d的向量集合，该集合用二维数组表示。 一般来说，需要两个数组： data：包含被索引的所有向量元素； query：索引向量，需要根据索引向量的值返回与向量集中的最近邻元素； 为了对比不同索引方式的差别，在下面的例子中统一使用完全相同的数据，即维数d为512，dat
A.我醉 分奇数和偶数二分回文串长度，判断是不是存在使用点分治 现在问题是判断是不是存在一个跨过当前分治重心的长度为 \(\rm len\) 的回文串，可以先扫出来每个联通块中心到根正向/反向的哈希值 再扫一次联通块里面的每个点，求出来剩下需求的长度 \((len-dep)\) 中是不是有和自己根
一、对偶问题的转化 先写出一个转化对偶问题的一般性结论 原问题： 转化为的对偶问题是： 其中a，b是根据原问题的限制条件产生的新的变量。 二、SVM模型问题转化 原问题： 即： 注意这里待求参数是w，xi，b。 转化为的对偶问题是： 注意这里实际只有a，b其实还
1 前言 2017年Google提出Transformer模型。过去了四年，想要入门Transformer原本是非常容易的，网上的资源一搜一大堆，但是大同小异，或者说没说到的地方都没说到，初学者看了之后除非悟性极好，否则还是不能理解(比如我)。所以我想尽量详细地叙述这个模型，综合网上各种贴子，可能你会有熟
假设一个人想要使用需要完全匹配标题、作者或其他易于机器索引的标准的查询来搜索大型文学作品数据集。这样的任务非常适合使用 SQL 等语言的关系数据库。但是，如果想要支持更抽象的查询，例如“内战诗歌”，则不再可能依赖简单的相似性指标，例如两个短语之间的共同词数。例如，查询
v0 版本： # vector2d_v0.py import math from array import array class Vector2d: typecode = 'd' # 转换为字节时的存储方法，d 代表8个字节的双精度浮点数 def __init__(self, x, y): self.x = float(x) self.y = float(y) # 使对象可迭代
