填充使用未指定维度初始化的向量的向量_通用初始化向量的填充构造函数_维度为空的Pytorch向量 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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词向量的维度大概多少才够？

词向量的维度大概多少才够？先说结论，苏剑林大佬给出的估算结果是 n > 8.33 \log N \tag{1} 更简约的话可以直接记n > 8\log NN是词表的大小，n是词向量的维度。...这样一来，当N=100000时，得到的n大约是96，所以对于10万个词的词向量模型来说，维度选择96就足够了；如果要容纳500万个词，那么n大概就是128 选择最佳的词向量维度应该是靠反复实验来确定的，...所以不能指望理论分析给出非常精确的答案，我们平时用到的词向量维度一般有64、128、256等，不同的维度只见效果差别其实并不大，所以本文仅仅只希望从最简洁直观的方式推导一下一般词向量模型所需要的维度量级...在此，我们不妨假设每个元素的绝对值大概为1，那么每个词向量的模长大致就为\sqrt{n}（n是词向量的维度，也就是我们要估算的目标，如果觉得这个近似不够精确，也可以自行调整），并且进一步假设所有的词向量均匀分布在半径为...，因此H\approx \log N^2 -0.24n，令H<0 Reference 最小熵原理（六）：词向量的维度应该怎么选择？

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向量函数的内积_向量的内积运算

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。这是我的第一篇原创博客，谈谈自己在读研中的一些小思考，希望能给大家的学习带来一点启发。...而函数内积的定义为：可能很多人会想为什么函数也可以有内积，为什么这样定义，它跟一般的向量内积又有什么联系呢？...回顾一下两个向量的内积：我们直到两个向量的内积可以看作是a向量投影到b向量，也可以看作是b向量投影到a向量；如果两个向量正交，那他们的内积就为零。...某种意义上，可见向量内积也可以看作是两者相似程度的度量。...回到函数的内积，若两个函数是离散的，即f[n],g[n],我们不就可以把该函数看作是一个在n维空间展开的向量可见一个离散函数的内积下形式是跟一般向量内积的形式是一致的。

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简单理解向量对向量的求导

人生的跑道上，有人用心欣赏风景，有人努力让自己成为风景。人人都希望追求到美好，其实美好就是无止境的追求。...全文字数：1127字阅读时间：8分钟前言本文引入向量对向量求导的问题，向量对向量求导的关键是最终求导向量的排列问题。...提出了向量对向量求导的具体流程，最后以本文开头的向量求导为例具体展示向量对向量求导的具体流程。...image.png image.png 不过为了方便我们在实践中应用，通常情况下即使y向量是列向量也按照行向量来进行求导。...▲注意事项~来自小象学院几个重要的公式推广(可以使用上面的方式进行求解): 参考： 1. 小象学院机器学习

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向量内积_向量的内积和外积公式

向量内积一般指点积；在数学中，数量积（dot product; scalar product，也称为点积）是接受在实数R上的两个向量并返回一个实数值标量的二元运算。...[1] 两个向量a = [a1, a2,…, an]和b = [b1, b2,…, bn]的点积定义为： a·b=a1b1+a2b2+……+anbn。...使用矩阵乘法并把（纵列）向量当作n×1 矩阵，点积还可以写为： a·b=a^T*b，这里的a^T指示矩阵a的转置。...点乘的几何意义是可以用来表征或计算两个向量之间的夹角，以及在b向量在a向量方向上的投影，有公式：推导过程如下，首先看一下向量组成：定义向量：根据三角形余弦定理有：根据关系c=a-b...（a、b、c均为向量）有：即：向量a，b的长度都是可以计算的已知量，从而有a和b间的夹角θ：根据这个公式就可以计算向量a和向量b之间的夹角。

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词向量：如何评价词向量的好坏

一、前言词向量、词嵌入或者称为词的分布式表示，区别于以往的独热表示，已经成为自然语言任务中的一个重要工具，对于词向量并没有直接的方法可以评价其质量，下面介绍几种间接的方法。...任务中最相似的词，一般使用向量间距离来进行寻找，如： queen-king+man=women 同样需要准备标记文件，根据寻找出来的词的正确率判断词向量的质量。...3、文本分类任务这个任务利用词向量构成文本向量，一般采用求和平均的方式，之后利用构成的文本向量进行文本分类，根据分类的准备率等指标衡量词向量的质量。...2、语料选用与自然语言任务同领域的语料，提升效果会非常明显，在一定语料规模范围内，语料越大，效果越好；如果使用不同领域的语料，甚至会有反面效果。...在语料的选择上，同领域的语料比大规模的其他领域语料重要。 3、向量维度向量维度太小难以表现出语义的复杂度，一般更大的维度的向量表现能力更强，综合之下，50维的向量可以胜任很多任务。

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【NLP-词向量】词向量的由来及本质

所以词袋模型有以下特点： 1) 文本向量化之后的维度与词典的大小相关； 2) 词袋模型没有考虑词语之间的顺序关系。这只是两个句子，所以词典的大小是18。...当语料库很大时，词典的大小可以是几千甚至几万，这样大维度的向量，计算机很难去计算。而且就算是只有一个词的句子，它的维度仍然是几千维，存在很大的浪费。...接下来，词向量就“粉墨登场”了。 3 词向量相比于词袋模型，词向量是一种更为有效的表征方式。怎么理解呢？词向量其实就是用一个一定维度(例如128，256维)的向量来表示词典里的词。...如上图所示，是一个简单的神经网络。首先，将输入语料进行分词，并向量化(随机初始化成为一个N维的向量)，然后将他们拼接起来，用如下的公式表示： ?...其中C为我们之前随机初始化的向量，但是在训练过程中，得到了不断的优化。因此，在神经网络训练完成之后，我们不但得到了一个能够预测句子出现概率的模型，也得到了一份词向量，它能够表示词语之间的关系。

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矩阵向量的范数

L1L_1L1 norm 在某些机器学习应用中，区分恰好是零的元素和非零但值很小的元素是很重要的。在这些情况下，我们转而使用在各个位置斜率相同，同时保持简单的数学形式的函数：L1L_1L1 范数。...每当x 中某个元素从0 增加ϵ，对应的L1L_1L1范数也会增加ϵ。 L0L_0L0 norm 有时候我们会统计向量中非零元素的个数来衡量向量的大小。...有些作者将这种函数称为“L0L_0L0 范数’’，但是这个术语在数学意义上是不对的。向量的非零元素的数目不是范数，因为对向量缩放倍不会改变该向量非零元素的数目。...在深度学习中，最常见的做法是使用Frobenius 范数（Frobenius norm）, ∣∣A∣∣F=∑i,jAi,j2||A||_F=\sqrt{\sum_{i,j}A^2_{i,j}}∣∣A∣...点积使用范数来表示两个向量的点积（dot product）可以用范数来表示。

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平面几何：求向量 a 到向量 b扫过的夹角

今天我们来学习如何求向量 a 到向量 b扫过的弧度，或者也可以说是角度，转换一下就好了。求两向量的夹角求两向量的夹角很简单，用点积公式。...比如可以返回角度 0；或者返回 NaN；或者直接报错，要求使用者在使用该方法前先自己判断是否为零向量，否则不能传进来。...（也可以不用负数，只能沿正方向扫过去，用 0 到 360 表示）为了判断方向，我们需要使用叉积。叉积在图形学中经常用来判断左右或内外。...三维中两个向量 a、b 的叉积运算，会使用 a x b 表示，其结果也是一个向量 c。向量 c 会同时垂直于向量 a、b，或者可以理解为垂直于它们形成的平面）。...叉积运算出来的结果向量的方向，在右手坐标系（二维坐标中，我们习惯的 x 向右，y 向上，z 朝脸上）中，满足右手定则，见下图：这个二维向量也能用，叉积是一个标量，即一个数字，对应三维空间中，第三个维度

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探索向量搜索的世界：为什么仅有向量搜索是不够的？

在本文中，我们将探索向量搜索的世界，并分析为什么仅有向量搜索是不够的。我们将从以下几个方面进行讨论：向量搜索是什么？它有什么优势和局限性？什么时候应该使用向量搜索？什么时候应该使用其他搜索技术？...如果模型过时或不准确，可能会影响搜索结果的质量和用户满意度。它需要考虑向量的维度和稠密程度，以选择合适的索引和查询方法。如果向量维度过高或过低，或者向量分布不均匀，可能会影响搜索效率和准确度。...什么时候应该使用向量搜索？什么时候应该使用其他搜索技术？向量搜索并不是一种万能的搜索技术，它并不适合所有的场景和需求。我们需要根据不同的因素，如数据源，用户，需求等，来选择合适的搜索技术。...一个健壮的系统中，我们需要随时可以根据需求的变化而进行数据结构的修改、模型的变更、向量维度的改变。如何结合向量搜索和其他搜索技术，构建一个高效且灵活的搜索系统？...既可以对数据源进行向量化以进行向量搜索，也能提取出数据中的深度理解的特征与标签信息，以进行词索引的过滤和检索能够支持向量数据的重建和分配，当需要调整数据维度，精度，或者嵌入的生成模型时，可以通过重建向量索引的方式进行原地更新

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比较不同的向量嵌入

这个项目展示了不同模型之间的向量嵌入的区别，并展示了如何在一个 Jupyter Notebook 中使用多个向量数据集合。...这就是使用非结构化数据和向量嵌入为何具有挑战性的原因。后面我们将看到，在不同数据集上微调的具有相同基础的模型可以产生不同的向量嵌入。...在我的笔记本电脑上运行这三个兼容模型是这个项目最艰难的部分之一。为了比较向量嵌入，我们需要等长的向量。在这个例子中，我们使用 384 维向量，这是根据 MiniLM 句子变换器模型。...向量嵌入比较数据我们使用句子转换器模型，这意味着我们的数据应该是句子的形式。我建议至少有 50 句话进行比较。示例笔记本包含 51 个。我也建议使用具有某些相似性的数据。...在多个向量表示中出现查询结果意味着该查询在许多方面都必须在语义上相似。下一步，尝试用图像模型、不同维度的语言模型或您的数据来做这些。

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Numba向量运算的强大

Numba向量化运算喜欢就点关注吧! Hi! 大家好，又和大家见面了。...For Example 前面给大家介绍过Numba很好用的@jit用法，今天给大家说一说它的另外一个我用到觉得还不错的@vectorize向量化运算。...之后我用了向量化运算，所谓向量运算，就是类似于线性代数里面的两个向量的点积，点积介绍如下（wikipedia）： ?...放到列表ki_list里面 ki_list=np.arange(n+1) #两个函数同时对列表里面的所有值进行运算，np.dot计算向量的点积 sigma=np.dot(func1(ki_list...如果大家比较感兴趣，也可以去翻翻它的官方手册，开发者也使用实例来进行了讲解，并且有些地方也配上了运行时间对比，清楚易懂。

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生成向量的常用方法

--- title: "生成向量的常用方法" output: html_document date: "2023-03-08" --- (1)用 c() 结合到一起 c(2,5,6,2,9) ## [...1] 2 5 6 2 9 c("a","f","m","b") ## [1] "a" "f" "m" "b" (2)连续的数字用冒号“:” 1:5 ## [1] 1 2 3 4 5 (3)有重复的用rep...(),有规律的序列用seq(),随机数用rnorm() rep("x",times=3) #把"x"重复3次，组成一个向量 ## [1] "x" "x" "x" seq(from=3,to...=21,by=3) #从3到21，每3个数取1个数，组成一个向量 ## [1] 3 6 9 12 15 18 21 rnorm(n=3) #生成3个随机数，组成一个向量...## [1] -1.238104 1.074730 -1.797385 (4)通过组合,产生更为复杂的向量。

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向量的加减（输出重载）

题目描述设向量X=(x1,x2,…,xn)和Y=(y1,y2…,yn),它们之间的加、减分别定义为： X+Y=(x1+y1,x2+y2,…,xn+yn) X-Y=(x1-y1,x2-y2,…,xn-yn...) 编程序定义向量类Vector ,重载运算符“+”、“-”,实现向量之间的加、减运算;并重载运算符”<<”作为向量的输出操作。...要求如下： 1.实现Vector类； 2.编写main函数，初始化两个Vector对象的，计算它们之间的加减，并输出结果。输入第1行：输入10个int类型的值，初始化第一个Vector对象。...第2行: 输入10个int类型的值，初始化第一个Vector对象。输出第1行：2个Vector对象相加后的输出结果。第2行：2个Vector对象相减后的输出结果。...，运算符重载，比较需要关心的地方就是什么时候加const，在哪里加const，什么时候加&，在哪里加&之类的问题，跑不起来的时候就都试试，把能加的都加上去。

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向量的增减合并元素

cat(c(1,2,3),c(4,5,6))1 2 3 4 5 6cat函数，只能链接数据类型相同的向量若数据类型不同则会报错> x x x[1] 1...2 3 3append函数，增加向量内同类型的数值> x x[1] "1" "2" "3" "3" "a"若加上字符型数据，则会变换原始向量的数据类型> x x[1] "1" "2" "3" "3" "a" "1" "2" "7"有意思的是如果append里对字符型数值加数值型数值，依然是字符型的a append...(x = a, 11, after = 5)那么如何在任何向量的任何位置增加任意元素> a=1:100> ins=function(x,pos,new){c(x[1:pos],new,x[(pos+1)...，也就是选择元素图片来自知乎数据科学这部分包含所有的逻辑运算符合，可以通过这个来在向量里挑选元素比方说> a a <- a[a!

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Facebook搜索的向量搜索

概述不管是搜索系统还是推荐系统中，向量召回都是一个不可或缺的一个部分，担负着重要的作用。...Facebook于2020年公布了其向量召回系统[1]。Facebook将向量召回应用在社交网络的搜索中，针对其场景的特殊性，提出将用户的上下文环境考虑进query的向量中。...Embedding模型结构 Facebook提出的统一embedding框架（以下简称为EBR）的结构如下图所示：为了将query和doc映射到同一个空间中，EBR采用了目前业界常用的双塔模型，即使用两个神经网络分别对...特征工程在FaceBook的向量搜索中，基于其特定的场景，使用到的特征包括query和document的文本特征、位置特征、社交Embedding特征。文本特征。...在文本特征中使用的是字符n元组，这样，相比词n元组，得到的模型效果更好。位置特征。在本地广告、小组或事件的搜索场景中，位置匹配是很重要的。query侧增加搜索人的城市，地区，国家和语言。

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支持向量机的原理

一、什么是支持向量机支持向量机(support vector machine，简称SVM)是一种基于统计学习理论的新型学习机，是由前苏联教授Vapnik最早提出的。...与传统的学习方法不同，支持向量机是结构风险最小化方法的近似实现。...因此，尽管支持向量机不利用问题的领域知识，在模式分类问题上，仍能提供好的泛化性能，这个属性是支持向量机特有的。...从概念上说，支持向量是那些离决策平面最近的数据点，它们决定了最优分类超平面的位置。二、支持向量机的原理超平面和最近的数据点之间的间隔被称为分离边缘，用P表示。...QP问题，从而使得原问题可以通过分析的方法加以解决，避免了在内循环中使用数值算法进行QP最优化。

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两个向量的夹角公式_向量的夹角公式！急急急！！！「建议收藏」

(x1平方+y1平方)*根号下(x2平方+y2平方) 向量的夹角就是向量两条向量所成角。...这里应当注意，向量是具有方向性的。BC与BD是同向，所以夹角应当是60°。BC和CE你可以把两条向量移动到一个起点看，它们所成角为一个钝角，120°。...扩展资料已知向量AB、BC，再作向量AC，则向量AC叫做AB、BC的和，记作AB+BC，即有：AB+BC=AC。...这就是说，两个向量和与差的坐标分别等于这两个向量相应坐标的和与差。...A1X+B1Y+C1=0……..(1) A2X+B2Y+C2=0……..(2) 则(1)的方向向量为u=(-B1,A1)，(2)的方向向量为v=(-B2,A2) 由向量数量积可知，cosφ=u·v/|u

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AutoGPT 宣布不再使用向量数据库！向量数据库是小题大作的方案？

编辑 | Tina 生成式 AI 促进了向量数据库的火爆，但如今的技术风向变化似乎也挺快。作为全球最著名的 AI 项目之一，AutoGPT 宣布不再使用向量数据库，这一决定可能让不少人感到惊讶。...使用具有 JSON 持久性是最简单的实现方法，为实验留出了空间。为什么 AutoGPT 一开始采用但现在又放弃向量数据库？是向量数据库的价值问题还是架构设计问题？...之前他利用 OpenAI 的 API 建了一个大模型应用，有网友问使用了什么向量数据库，Karpathy 表示，不用追风一些“奇特的东西”，使用 Python 库中的 np.array 已经足够了。...写在最后目前据我们所知，不采用向量数据库的也不止 AutoGPT：比如 GPT Engineer、GPT Pilot 甚至是 GitHub Copilot 等都不使用向量数据库——相反，它们通过最近文件...是否选择使用向量数据库要看情况，而 AutoGPT 放弃向量数据库，是朝着正确方向迈出的重要一步，即专注于提供价值、而非深陷技术泥潭。会不会有一天，向量数据库又将重返 AutoGPT？

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R语言的数据结构（包含向量和向量化详细解释）

也就是说，向量的所有元素必须属于同种模式（mode），或数据类型（见1.2），比如数值型，字符型等。其类型可以用typeof()查看。标量只含有一个元素，在R中没有0维度或标量类型。...2向量的循环补齐两个向量使用运算符，如果两个向量长度不同，R会自动循环补齐（recycle），也就是它会自动重复较短的向量，直到与另外一个向量匹配。...x[5]是第五个元素，值是5，明显看出，矩阵就是向量，按列填充（可以更改填充方向）。...3向量化及向量化函数 3.1向量输入，向量或矩阵输出向量输入，向量输出向量化就是对向量的每一个元素应用函数，如果一个函数使用了向量化的运算符，那么它也被向量化了，代码运行速度会提升。...100，结果仍然是数值型向量第二个是x中大于3的赋值为‘up’，结果全部变为字符型向量 3.2.2使用subset（好处是自动去除NA值） > subset(x,x*x>10) [1] 5 8 3.2.3which

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两个向量内积的几何意义_向量外积的几何意义

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君 https://www.zhihu.com/question/48308610/answer/996133623 不过的确，我们要这个东西有什么意义呢？...解释物理现象：力的做功，当力的向量和移动距离向量有夹角时，力的功就是力向量与距离向量的点积。方便复杂计算：例如，向量的点积为零，意味着垂直，这在证明垂直问题上有很大作用。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请发送邮件至举报，一经查实，本站将立刻删除。

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