引言 Attention机制是大模型的核心组件，但该机制并不包含顺序信息，需要进行位置编码。当前位置编码（PE）主要是通过Token计数来定位，这限制了其泛化能力。...具体来说：CoPE 首先使用上下文向量来确定要计数的Token。具体来说，将当前Token作为请求向量，并使用其Key向量为每个先前Token计算一个门值(Gate Value)。...然后，聚合这些门值门值(Gate Value)以确定每个Token相对于当前标记的相对位置，如下图所示。 与Token位置不同，此上下文位置可以取分数值，因此不能分配特定的嵌入向量。...相反，CoPE通过插入分配给整数值的嵌入来计算位置嵌入。与其他 PE 方法一样，这些位置嵌入随后被添加到Key向量中，因此请求向量可以在Attention操作中使用它们。...实验结果 为了验证CoPE的有效性，本文作者将其应用于几个toy任务：计数、选择性复制和 Flip-Flop 任务，在这些任务中它的表现优于基于 token 的 PE 方法，尤其是在域外泛化的情况下。
在学习时，我们要么将新知识放入现有的结构化知识体系中，要么调整结构本身来更好的适应新知识和旧知识。 那么，如何建立一个系统来表达这种组合泛化能力呢？...我们可以使用这些术语来捕捉认知科学，理论计算机科学和人工智能的概念，如下所示： 「实体(entitiy)」：具有属性的元素，比如具有大小和质量的物体； 「关系(relation)」：实体之间的属性。...如果没有显式地指定实体，可以假设实体是一个节点，例如，将一个句子中的每个单词或CNN输出特征图中的每个局部特征向量视为一个节点，或者可以使用单独的学习机制从非结构化信号中推断实体。...和前面的 GN 框架进行对比时会发现顺序发生了一点变化，刚刚也说了，顺序是可以调整的。 ? 当然我们还可以有很多其他的变种，这里就不一一介绍了。...关于组合泛化能力，作者指出 GN 的结构天然支持泛化，因为其计算并不是在整个系统的宏观层面上执行的，并且在计算各个实体和关系上具有复用性，这是的之前从来没有见过的节点也能够对其进行处理。
泛型的主要特点包括： 类型参数化：泛型允许在定义时使用类型参数，这样可以将具体的类型信息延迟到使用时确定，从而使代码更具通用性。...使用 LINQ 的 OrderBy() 方法和自定义比较器：可以结合 LINQ 的 OrderBy() 方法和自定义比较器来实现复杂的排序需求。...5.2 自定义比较器和排序规则 在 C# 中，可以通过自定义比较器来定义排序规则。...IComparer 接口，并在 Compare 方法中定义了自定义的排序规则，即按绝对值大小进行排序。...例如，如果需要按键进行快速查找，使用字典会比列表更高效；如果需要维护排序顺序，可以使用排序集合等。 考虑集合的大小：对于大型数据集，考虑使用延迟加载或分页加载的方式来减少内存消耗和提高性能。
我们提供了泛指的概念，但具体执行的时候却可以有具体的规则来约束，比如我们用的非常多的ArrayList就是个泛型类，ArrayList作为集合可以存放各种元素，如Integer, String，自定义的各种类型等...14、HashSet（ Hash 表） 哈希表边存放的是哈希值。HashSet 存储元素的顺序并不是按照存入时的顺序（和 List 显然不同） 而是按照哈希值来存的所以取数据也是按照哈希值取得。...15、什么是TreeSet（二叉树） TreeSet()是使用二叉树的原理对新 add()的对象按照指定的顺序排序（升序、降序），每增加一个对象都会进行排序，将对象插入的二叉树指定的位置。...在覆写 compare()函数时，要返回相应的值才能使 TreeSet 按照一定的规则来排序 比较此对象与指定对象的顺序。...17、HashMap（数组+链表+红黑树） HashMap 根据键的 hashCode 值存储数据，大多数情况下可以直接定位到它的值，因而具有很快的访问速度，但遍历顺序却是不确定的。
在下面代码段中， cout不是自定义的局部变量，而是定义在头文件 iostream中的，但 lambda表达式中仍然可以使用该变量，只要改代码段出现的作用域中包括了头文件 iostream就可以了。...编译器会根据 lambda体中的代码来推断我们要使用哪些变量，&表示引用捕获，=表示值捕获。当混合使用了隐式和显式捕获时，捕获列表中的第一个元素必须是一个 &或=，来制定默认引用方式。...= bind(check_size, _1, 6); 可以用 bind来绑定给定的可调用对象的参数或重新安排其顺序。...这是因为 n1是值拷贝， // 函数之外的 n1并没变化。而 n2是引用，值会发生变化。 // 下面的语句是错误的，cref中保存的是 const引用，f中相应的参数是普通引用！...istream_iterator，使用>>来读取流，因此 istream_iterator要读取的类型必须定义了输入运算符。此外，默认初始化迭代器，可以作为尾后值的迭代器，来表明流数据的结束。
= new Pair(1,100)不合法; 泛型的本质是参数化类型，所操作的数据类型被指定为一个参数 泛型方法：方法在调用时可以接收不同类型的参数。...一个泛型参数，也被称为一个类型变量，是用于指定一个泛型类型名称的标识符，接受一个或多个参数，这些类被称为参数化的类或参数化的类型 public class Demo4 { private...，不允许出现重复元素，不保证集合中元素的顺序，允许包含值为null的元素，但最多只能一个 8 LinkedHashSet具有可预知迭代顺序的 Set 接口的哈希表和链接列表实现 9 TreeSet...，该类实现了Map接口，根据键的HashCode值存储数据，具有很快的访问速度，最多允许一条记录的键为null，不支持线程同步 12 TreeMap 继承了AbstractMap，并且使用一颗树...13 WeakHashMap 继承AbstractMap类，使用弱密钥的哈希表 14 LinkedHashMap 继承于HashMap，使用元素的自然顺序对元素进行排序 15 IdentityHashMap
图中除了用拉普拉斯矩阵刻画的结构信息之外, 还有每个节点上的信息. 这种节点信息我们一般会用特征向量来对人工选择的特征进行量化....空域卷积方法 谱域卷积基于图谱理论, 具有相当良好的可解释性. 但是谱域上的模型一来只能对整幅图进行处理, 而且无法处理变化的图结构. 这时候空域卷积方法或许是更好的选择....在这里插入图片描述图六: 图卷积的泛化定义 采样 + 聚合 利用随机游走这一马尔科夫过程, 以 步之内节点被访问次数的期望进行排序. 以标准化之后的图相似度矩阵 来作为状态转移矩阵....取期望最大的 个节点作为 的邻域, 按期望由大到小排序. 使用参数数量为 的一维卷积和对邻域进行卷积操作. ?...利用GCN提取空间特征, 然后将时间离散化使用CNN或者RNN来提取时间特征. ? 图十一: 图时空网络汇总 附 图网络基准数据集 ? 图十二: 基准数据集汇总 经典图网络实现 ?
使用 TreeSet 进行自然排序 TreeSet 是一个有序集合，它使用自然排序来维护元素的顺序。...排序顺序反转 如果需要按相反的顺序进行排序，可以在 compareTo 方法中反转比较结果。通常，可以使用 - 运算符来实现反转。...使用泛型 Comparable 接口是一个泛型接口，因此可以用于不同类型的对象。通过使用泛型，可以编写通用的比较逻辑，使多个类都能够进行自然排序。...在这种情况下，您可以使用自定义比较器来进行排序。 默认升序排序：自然排序默认是升序排序，如果需要降序排序，则需要在 compareTo 方法中进行适当的处理。...自然排序适用于许多应用场景，但在某些情况下可能需要使用自定义比较器来实现特定的排序需求。在选择排序方式时，请考虑性能、相等情况和降序排序等因素，以确保得到正确的排序结果。
在排序模型刚起步的年代，FM很好地解决了LR需要大规模人工特征交叉的痛点，引入任意特征的二阶特征组合，并通过向量内积求特征组合权重的方法大大提高了模型的泛化能力。...还是使用DNN来模拟出特征之间的更复杂的非线性关系更能帮助到FM。...在排序时，一些细微的语言变化往往带来巨大的语义变化，如"小宝宝生病怎么办"和"狗宝宝生病怎么办"、"深度学习"和"学习深度"。...其次是增强范化能力，三个字母的表达往往能代表英文中的前缀和后缀，而前缀后缀往往具有通用的语义。...2.1.4优缺点 优点：DSSM 用字向量作为输入既可以减少切词的依赖，又可以提高模型的泛化能力，因为每个汉字所能表达的语义是可以复用的。
3）Session Interest Interacting Layer 在得到用户的兴趣向量表征之后，利用Bi-LSTM学习不同Session之间的由顺序带来的兴趣变化； 4）Session Interest...由于ReLU和PReLU激活函数都是在0处进行变化，但并非所有输入都会在0处变化，因此文章设计了Dice激活函数，根据每层的输入来自适应的调整激活点的位置。 （3）GAUC的使用。...从而达到泛化模型的目的。...但相较于其他模型，他的创新点主要在Cross Network 部分，它的设计理念是通过参数共享的方式减少向量压缩变换时产生参数量过多的情况，从而减少模型的过拟合，增强模型的泛化能力。...OPNN，从公式层面，该方法的时间空间复杂度比IPNN更高，作者使用了Sum Pooling的方式来降低复杂度，但同时也造成了精度的严重损失。
截断初始体积数据以排除距离边界框一定百分比p内的原子，发现p=5是消除边界伪影的足够值。这可以防止连续时间步之间原子位置的突然变化。 ? 图1. 使用k近邻算法找到的子体积示例(红色) b....如公式（2）所示，通过根据距离矩阵的指数大小对其进行排序来定义图到其规范表示的排序映射。 ? （2） 向量p唯一地确定应用于距离矩阵的行和列的排列。...如图2所示，规范表示对排列不变性，对成对距离的小扰动具有弹性，大多数行和列保持相同的规范顺序。 ? 图2....作者选择k=10来生成子卷，每个包含10个原子。使用标准欧氏度量计算成对距离，然后使用上述公式计算键序势。然后将数据分成一对向量，包含连续时间步上键序势矩阵的上链项。...最后，使用标准的最小-最大缩放算法将数据缩放到范围[0,1]。最终训练的数据集包含了5248对输入向量。不支持单独的测试数据集，因为目标是学习系统动力学的线性表示，而不是泛化到不可见的数据。
1、HashSet（HashMap实现） 哈希表边存放的是哈希值，HashSet 存储元素的顺序并不是按照存入时的顺序（和 List 显然不同） 而是按照哈希值来存的所以取数据也是按照哈希值取得。...；在覆写 compare() 函数时，要返回相应的值才能使 TreeSet 按照一定的规则来排序 比较此对象与指定对象的顺序。...如果对象的哈希值发生变化，Map对象很可能就定位不到映射的位置了。...4、 LinkHashMap（记录插入顺序） 在使用 HashMap 的时候，可能会遇到需要按照当时 put 的顺序来进行哈希表的遍历。但我们知道 HashMap 中不存在保存顺序的机制。...void sort(List list, Comparator c) 自定义排序，由Comparator来制定排序的逻辑 void swap(List list, int i , int j) 交换指定索引位置的元素
使用神经活动向量来表示概念，并通过权重矩阵来捕捉概念之间的关系，这种方式的主要优点在于其自动的泛化性。如果表示星期二和星期四的向量非常相似，那么二者对其他神经活动向量产生的影响也会非常相似。...这不仅仅是参数多少的问题，深度网络通常比具有相同参数量的浅层网络有更好的泛化能力。实际应用也证实了这一点。...一层中的每个模块用内积来计算其Q向量与该层中其他模块的K向量之间的匹配度，并归一化到总和为1，然后使用产生的标量数来形成由前一层中其他模块产生的K向量的凸组合。...给定输入为视频 X 和延续 Y，我们希望模型通过使用能量函数E(X, Y)来指示Y是否与X兼容，这个能量函数在X和Y兼容时取低值，否则取高值。...而人类似乎只需要很少的经验就能以很好的性能泛化到其他任务。 2、当前的系统在不同数据分布上的鲁棒性不如人类。人类可以通过很少的例子快速适应分布中的变化。
在训练集构建模型时，对图形度量进行排序（根据与老化的相关性，从最相关到最不相关），使用支持向量机和回归树集成算法确定模型输入的重要性顺序。测试神经网络以确定最佳脑年龄模型。...特征排序是为减少最终模型中的特征数量 首先，减少模型的输入数，找到最能预测年龄的图形度量。将训练集输入支持向量机（SVM）和回归树模型中，以确定具有最高权重的图形度量。...SVM是通过减去平均值并除以训练集的标准差来标准化特征。而对于集成模型，使用未标准化的26个度量作为输入。按照SVM权重和集成模型重要性顺序对图形度量进行排序。...优化神经网络1）使用训练集生成不同模型，每个模型的输入特征数量和网络复杂性不同。2）将每个模型用于验证集来评估哪个具有更好的泛化性。...由于神经网络单元是用随机值初始化的，所以每次测试模型误差时rmse都有变化。因此，最佳模型是由三次迭代平均的最低rmse确定。
其中每个用户、每个商品都用一个向量来表示，用户u对商品i的评价通过计算这两个向量的内积得到。算法的关键在于根据已知的用户对商品的行为数据来估计用户和商品的隐因子向量。...，这些排序的方法只能用于第一步的初选过程，最终的排序结果需要借助机器学习的方法，使用相关的排序模型，综合多方面的因素来确定。...在实际工程中，我们运用了两种归一化方法： Min-Max： ? Min是这个特征的最小值，Max是这个特征的最大值。...而且单独的DNN模型本身也有一些瓶颈，例如，当用户本身是非活跃用户时，由于其自身与Item之间的交互比较少，导致得到的特征向量会非常稀疏，而深度学习模型在处理这种情况时有可能会过度的泛化，导致推荐与该用户本身相关较少的...总结 排序是一个非常经典的机器学习问题，实现模型的记忆和泛化功能是推荐系统中的一个挑战。记忆可以被定义为在推荐中将历史数据重现，而泛化是基于数据相关性的传递性，探索过去从未或很少发生的Item。
导语 PaddlePaddle提供了丰富的运算单元，帮助大家以模块化的方式构建起千变万化的深度学习模型来解决不同的应用问题。这里，我们针对常见的机器学习任务，提供了不同的神经网络模型供大家学习和使用。...|5.用户自定义RankNet数据 上述的代码使用了PaddlePaddle内置的排序数据，如果希望使用自定义格式数据，可以参考PaddlePaddle内置的mq2007数据集，编写一个新的生成器函数。...训练过程中输出自定义评估指标 这里，我们以 RankNet 为例，介绍如何在训练过程中输出自定义评估指标。这个方法同样可以用来在训练过程中获取网络某一层输出矩阵的值。...RankNet网络学习一个打分函数对左右两个输入进行打分，左右两个输入的分值差异越大，打分函数对正负例的区分能力越强，模型的泛化能力越好。...方法中的LambdaRank，展示如何使用PaddlePaddle框架构造对应的排序模型结构，并提供了自定义数据类型样例。
由于 的每个一个向量 是标准正交基， 是数据集的协方差矩阵， 是一个常量。最小化 又可等价于 ，利用拉格朗日函数可得到 ，对 进行求导，可得 ，也即 。 是 个特征向量组成的矩阵， 为 的特征值。...对协方差矩阵 进行特征值分解。 4. 取出最大的 个特征值对应的特征向量 。 5. 标准化特征向量，得到特征向量的矩阵 。 6. 转化样本集中每个样本 。 7. 得到输出矩阵 。...2.11.6 交叉验证的主要作用 为了得到更为稳健可靠的模型，对模型的泛化误差进行评估，得到模型泛化误差的近似值。当有多个模型可以选择时，我们通常选择“泛化误差”最小的模型。...在每种情况中，用训练集训练模型，用测试集测试模型，计算模型的泛化误差。 3. 交叉验证重复K次，每份验证一次，平均K次的结果或者使用其他结合方式，最终得到一个单一的估测，得到模型的最终泛化误差。...变化趋势检测区别于异常点检测在于其通过检测不寻常的变化趋势来识别。 8、将问题细化分析 对问题进行分析与挖掘，将问题划分成多个更小的问题，看这些小问题是否更容易解决。
的预测值之后，从而可以使用传统矩阵分解的方法来计算待推荐用户与新物品直接的相似性。...，组合成的权重反过来重新影响用户侧的该领域各历史特征的求和过程； 9.多任务视角则是更加宏观的思路，结合不同任务（而不仅是同任务的不同模型）对特征的组合过程，以提高模型的泛化能力。...相比之前的工作，可以刻画session中用户个人的兴趣变化，做用户个性化的session推荐。...；另外，为了支持多值带权的特征，我们使用了自定义的样本格式，而原生接口对样本格式的解析也并不友好，所以自定义了解析模块；或者想要手动融合一些操作或 TensorFlow 原生不支持的一些操作，也需要我们通过自定义...深度学习排序模型方面，同样面临一系列的问题。如何构建通用 & 可扩展的推荐算法库框架，来支持新的业务场景，保证模型的快速迭代？如何保证框架的灵活性，根据变化的业务需求对模型做定制化？
多维数组中构成矩阵的每个向量都可以具有任意的长度（这被称为粗糙数组）。 数组与泛型 通常，数组与泛型不能很好的结合。不能实例化具有参数化类型的数组。...： 不必为需要应用的每种不同的类型都使用一个参数去实例化这个类，并且可以将其自定义为静态的。...当然，不能总是选择使用参数化方法而不是参数化类，但应该成为首选。 泛型容器总是比泛型类数据更好的选择。...但只能用单一的数值来调用。 equals()比较两个数组是否相等（deepEquals()用于多维数组）。 sort()用于对数组排序。 binarySearch()用于在已经排序的数组中查找元素。...Collections类包含一个reverseOrder()方法，可以产生一个Comparator,可以反转自然的排序顺序，这很容易应用于CompType. 参考资料 1.
一维数组也称为向量，其性能是最佳的，在IL中使用了专门的指令来处理它们（如newarr、ldelem、ldelema、ldlen和stelem）。 ...如果数组的元素是值类型，则每个元素的长度等于相应的值类型的长度；如果数组的元素是引用类型，则每个元素的长度为该引用类型的IntPtr.Size。数组的存储结构一旦被分配，就不能再变化。...由于LINQ查询返回的集合中匿名类型的属性都是只读的，如果需要为匿名类型属性赋值，或者增加属性，只能通过初始化设定项来进行。初始化设定项还能为属性使用表达式。...# 如果要实现一个自定义的集合类，不应该以一个FCL集合类为基类，而应该扩展相应的泛型接口。...在使用IQueryable＜T＞查询的时候，如果使用自定义的方法，则会抛出异常。 13.使用LINQ取代集合中的比较器和迭代器# LINQ提供了类似于SQL的语法来实现遍历、筛选与投影集合的功能。
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