接着会根据这个相似程度来设计损失函数,最后根据损失不断的调整两个表。当训练完成后,我们就得到了我们的Embedding表,也就是Q矩阵。🍗🍗🍗## RNN模型> 上一小节我们介绍了词向量,它解决的是我们NLP任务中输入问题。下面我们将一起来唠唠NLP任务中的常见模型。🍄🍄🍄### RNN模型结构RNN(循环神经网络)我想大家多少都有所耳闻吧,它主要用于解决时序问题,例如时间序列、自然语言文本、音频信号等。话不多说,我们直...
线性结构:结构中的数据元素之间存在一个对一个的关系- 树形结构:结构中的数据元素之间存在一个对多个的关系- 图状结构或者网状结构:图状结构或者网状结构![](https://markdownpicture.oss-cn-qingdao.aliy... 可以看看这系列文章:http://aphysia.cn/categories/collection元素加入称之为入栈(压栈),取出元素,称之为出栈,栈顶元素则是最后一次放进去的元素。使用数组实现简单的栈(注意仅供参考测试,实际会有线程安全等...
与向量化编程(Single Instruction Multiple Data)技术,大幅提升了 Go 程序的 JSON 编解码性能。同时结合 lazy-load 设计思想,它也为不同业务场景打造了一套全面高效的 API。自 2021 年 7 月份发布以来, sonic 已被抖音、今日头条等业务采用,累计为字节跳动节省了数十万 CPU 核。## 为什么要自研 JSON 库JSON(JavaScript Object Notation) 以其简洁的语法和灵活的自描述能力,被广泛应用于各互联网业务。但是 JSON 由于本质是...
示例中的dygraph_model.py将使用如下代码读取数据:```def create_feeds(batch): user_sparse_inputs = [ paddle.to_tensor(batch[i].numpy().astype('int64').reshape(-1, 1)) for i in ra... mov_sparse_inputs, label_input```组网```class DNNLayer(nn.Layer):#在使用动态图时,针对一些比较复杂的网络结构,可以使用Layer子类定义的方式来进行模型代码编写,在__init__构造函数中进行组网Layer的声...
我就简单解释一些机器学习的基础概念,大致就是使得计算机拥有自我学习能力,可以从提供的数据中发现一些规律和固定的模式,计算机拥有这些基础的数据规律后,就运用这些数据规律做出决策或者预测。看到这里就知晓了,机器学习就是让计算机通过学习数据中的规律,然后对未知的数据进行预测或决策,这就是机器学习~下面我们进入项目。## 项目细节### 数据收集与预处理如同上面所说,机器学习需要提供一些数据才能进行后续操作。那么...
控制函数函数 语法 示例 until until 函数用于生成从 0 到 n 的 Integer 类型数组,步长默认为 1,类似 python 中的 range 函数。例如 until(3) 返回数组 []int{0,1,2}。支持配合 for 循环使用。语法格式如下: ... 即将输入的所有参数都当做 Integer 类型进行相加。语法格式如下: Python add(value=a,b,c,d...) 函数示例 Python add(1,2,3) 处理结果 Python 6 sub sub 函数用于执行减法运算,即输出 a-b,其中 a、b 均为 Intege...
rCLICKHOUSE_CLIENT --dialect_type=MYSQLformat() locate() adddate() date_sub() datediff() dayofweek(): 在 MySQL 中,默认的第一天是星期日。 在 ByteHouse 中,默认第一天是星期一。 concat_ws() 控制流函数 ... Ceiling (ceiling or ceil):将数字向上舍入到最接近的整数。 Cosine (cos):计算数字的余弦。 Cotangent (cot):计算数字的余切。 CRC32 (crc32):计算字符串的循环冗余校验值。 Degrees (degrees):将弧度转换为度数...
# 引言作为一个专注于NLP的算法技术团队,我们一直致力于知识智能在各业务场景的价值落地,随着NLP技术的逐渐演变:从词表为王到词向量,再到以BERT为代表的预训练模型,再到最近横空出世的ChatGPT,让“技术赋能业务”... 在NLP中,实体关系抽取则是致力于从自然语言文本中识别出实体对并判断实体间特定语义关系的任务,输入的是一句文本,输出的是SPO三元组(Subject-Predicate-Object)。举例说明:例:渣津龙岗坪商周遗址位于渣津镇东郊...
与召回率(Recall)是相互制约的指标。此时可以考虑牺牲精确率,提高召回率,以求可以甄别更多的坏样本。1. 模型的响应时间:不同的模型应用场景对响应时间的要求不同。不同的响应需要决定了模型的复杂程度,如果是实时性高的应用场景,就需要采用简单的模型来减少等待评估结果的时间。如果对时效性没有特殊要求,则可以完全以指标上限为目标而不必考虑模型复杂程度的限制。1. 模型的交付形式:模型的上线形式决定了模型的最终交付形式...
调试看看输出的变化或者查阅文档,总之方法总比困难多!🌾🌾🌾那么下面我们就要开始了,给大家详细的唠唠transformer!!!准备发车🚖🚖🚖 ## 整体框架 在介绍transformer的整体框架之前,我先来简单说说我们为什么采用transformer结构,即transformer结构有什么优势呢?在NLP中,在transformer出现之前,主流的框架是RNN和LSTM,但这些框架都有一个共同的缺陷,就是程序难以并行化。举个例子,我们期望用RNN来进行语言的翻...
下面主要在Unity3D中,实现一个简易的鱼群模拟,实现了生成鱼群、聚合鱼群、速度匹配、捕食、分离等功能模块,下面来介绍一下。### 1.组件为了,更好的管理鱼群,我们在脚本中定义了一个组件。```C# [Header("F... 3 swimlimt = new Vector3(5, 5, 5);//边界10*10*10```生成的话,我们采取随机生成,范围还是固定在边界范围内部。```c# public void Start() { fish = new GameObject[fishnum]; for(i...
向量和语音增强模型的信息交互是实时处理的难点。受到人类听觉注意力的启发,火山引擎提出了一种引入说话人信息的说话人注意力模块(Speaker Attentive Module,SAM),并将其和单通道语音增强模型-频带分割循环神经网络... 该模块使用 GRU 交替建模特征张量的时间和频带维度。经过处理的特征最后经过频带合并模块得到最后的频谱掩蔽函数作为输出,将频谱掩蔽和输入频谱相乘即可得到增强语音。我们在每一个频带序列建模模块后添加了说话人...
RNN模型(循环神经网络)是典型的NLP模型架构,基于RNN还有其他一些变种模型(忽略其名字,Transformer出来后,已经不再重要了),但是都存在相同的问题,并没能很好解决。**RNN的基本原理**是,从左到右浏览每个单词向量(... 简单描述一下,就是通过**Mask机制**,遮挡已有文章中的句段,**让AI去填空**。好比是一篇已有的文章、诗句,挡住其中一句,**让机器根据学习到的模型,依据上一句,去填补下一句**。如下图示例:![](https://9-czcp...