首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何将每个单词替换为来自另一个数据帧的3个值

将每个单词替换为来自另一个数据帧的3个值可以通过以下步骤实现:

  1. 首先,加载两个数据帧,一个包含单词列表,另一个包含要替换的值列表。
代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 加载单词列表数据帧
words_df = pd.DataFrame({'word': ['apple', 'banana', 'cat', 'dog']})

# 加载替换值列表数据帧
replacement_df = pd.DataFrame({'value': [1, 2, 3]})
  1. 接下来,使用数据帧的索引将替换值与单词列表进行匹配。
代码语言:txt
复制
# 使用数据帧的索引将替换值与单词列表进行匹配
words_df['value1'] = replacement_df.loc[0, 'value']
words_df['value2'] = replacement_df.loc[1, 'value']
words_df['value3'] = replacement_df.loc[2, 'value']
  1. 最后,得到的数据帧将包含每个单词及其对应的3个替换值。
代码语言:txt
复制
# 打印结果
print(words_df)

输出结果:

代码语言:txt
复制
    word  value1  value2  value3
0  apple       1       2       3
1 banana       1       2       3
2    cat       1       2       3
3    dog       1       2       3

这样,每个单词都被替换为来自另一个数据帧的3个值。请注意,这只是一个示例,实际应用中可能需要根据具体需求进行适当的修改。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Reformer: 高效Transformer

因此,对于 100K 个单词文本,这需要评估 100K x 100K 个单词对,或者每一步 100 亿对,这是不切实际另一个问题是存储每个模型层输出标准实践。...例如,在翻译任务中,来自网络第一层每个向量表示一个单词(在后续层中甚至有更大上下文),不同语言中相同单词对应向量可能得到相同散列。...在下面的图中,不同颜色描绘了不同哈希,相似的单词有相同颜色。当哈希被分配时,序列会被重新排列,将具有相同哈希元素放在一起,并被分成片段(或块),以支持并行处理。...一个典型 Transformer 模型有 12 个或更多层,因此,如果用来缓存来自每个,那么内存很快就会用完。...相反,可逆层对每个层有两组激活。一个遵循刚才描述标准过程,并从一个层逐步更新到下一个层,但是另一个只捕获对第一个层更改。因此,要反向运行网络,只需减去应用于每个激活。 ?

1.2K10

2019年5项深度学习研究论文

这种语言建模使用上下文来预测下一个单词。但是此上下文仅限于方向,可以是正向或反向。如果尝试预测句子中某个单词(标记),会查看该单词之前或之后单词以对其进行预测。...最后,鉴别器区分来自多个域真实和伪造图像。 深度感知视频 在这里阅读完整论文。 https://arxiv.org/pdf/1904.00830 可以在此处找到本文随附代码。...如果在视频之间完成他操作,则称为插,而在视频之后进行此操作,则称为外插。视频是一个长期存在的话题,并且已经在文献中进行了广泛研究。...实际上,创建了称为深度感知视频INterpolation或DAIN体系结构。该模型利用深度图,局部插内核和上下文特征来生成视频。...本质上,DAIN通过基于光流和局部插内核合并输入,深度图和上下文特征来构造输出。 结论 在本文中,有机会看到了一些有趣论文以及在深度学习领域取得进步。

66530

美国教授用2岁女儿训AI模型登Science!人类幼崽头戴相机训练全新AI

而且,模型还可以将描述转换为以前在训练中看到。 乍一听,是不是还挺简单?就是让模型像人类儿童一样,学会将口语和在视频中所观察到物体相匹配。 但具体执行起来,还会面临很多复杂状况。...幼儿究竟是如何将单词和特定物体,或视觉概念联系起来? 比如,听到「球」这个词时,儿童是如何想到有弹性圆形物体?...图像和文本之间关系,虚线表示每个概念对应视觉质心与单词嵌入之间距离 不同视觉概念在其例子紧密聚集程度上有所不同。...左边蓝色点对应属于一个特定类别的100个,右边绿色点对应于100个最高激活(基于与CVCL中每个概念嵌入单词余弦相似性)。...在每个图下面,是每个概念中属于一个或多个子簇多个示例,捕捉了单词嵌入如何与联合嵌入空间中图像嵌入交互。

10010

2019年深度学习Top 5研究论文,一文Get硬核干货:XLNet、网络剪枝、StarGAN

另一方面,作为自回归语言模型,XLNet不依赖于输入数据损坏,因此不存在BERT局限性。...本文目的是找到这一过程逆向过程方法,也就是说要从完成歌曲中提取每个单独stem。...视频内插是一个长期存在课题,并且已经在文献中进行了广泛研究。这是一篇利用了深度学习技术有趣论文。通常,由于较大物体运动或遮挡,插质量会降低。...他们创建了称为“深度感知视频内插”(Depth-Aware video frame INterpolation,DAIN)架构。该模型利用深度图、局部插核和上下文特征来生成视频。...本质上,DAIN是基于光流和局部插核,通过融合输入、深度图和上下文特征来构造输出。 在这些文章中,我们有机会看到一些有趣论文和在深度学习领域取得进步。

64510

年龄两岁,教龄一年半:婴儿AI训练师登上Science

戴上摄像机来自澳大利亚 Sam,从 6 个月大到大约 2 岁,他每周头戴摄像机两小时(约占清醒时间 1%)。 研究团队根据 Sam 视频建立了 SAYCam-S 数据集。...提取到正面例子后,CVCL 将这些时间向量转换为学习和调整多模态表征学习信号。...为了测试模型将语言和视觉信息对应起来能力,研究团队将原数据集中共同出现目标物体视频和录音打乱,重新训练了一个模型变体 CVCL-Shuffled。...通过比较,可以保守估计一个人工标注至少相当于来自自然语言七个示例。不过,来自自然语言数据能更加灵活、更准确地表示儿童学习内容,并且它可以容纳无限数量视觉概念。...使用 Labeled-S 中 22 个概念,研究者通过随机抽取 100 个注释,提取其图像嵌入并跨平均计算每个概念视觉原型。他们还检索了每个概念相应词嵌入。

12510

​综述 | SLAM回环检测方法

基于词袋方法是预先加载一个词袋字典树,通知这个预加载字典树将图像中每一局部特征点描述子转换为一个单词,字典里包含着所有的单词,通过对整张图像单词统计一个词袋向量,词袋向量间距离即代表了两张图像之间差异性...3.重新计算每个中心点。 4.如果每个中心点都变化很小,则算法收敛,退出,否则继续迭代寻找。 每个归好类就是一个单词每个单词由聚类后距离相近描述子组成。...回环验证 词袋模型另一个问题是它并不完全精确,会出现假阳性数据。在回环检测检索后期阶段需要用其他方法加以验证。如果当前跟踪已经完全丢失,需要重定位给出当前位姿来调整。...DBoW2和DLoopDetector已经在几个真实数据集上进行了测试,执行了3毫秒,可以将图像简要特征转换为词袋向量量,在5毫秒可以在数据库中查找图像匹配超过19000张图片。...Places365-Standard列车集来自365个场景类别的约180万张图像,每个类别最多有5000张图像。

2.9K30

用GNN和GAN方式来强化Video Captioning学习!

视频字幕主要挑战之一是,视频和caption中文字之间没有明确对应关系 。视频字幕模型需要在更高语义水平上提取总结出来视觉单词。上图展示了视频字幕数据流。...然而,以往GNN方法主要建立在对象特征上,而没有考虑整个视频序列中基于时空上下文。 另一个挑战是,输出标题需要保持与内容相关语法结构,而不是生成一个离散概念列表 。...,可以将增强外观和运动特征转换为个动态视觉单词:和。...表示视觉单词数量,因此我们可以将增强建议转换为为动态视觉单词,方式如下: 表示第k个对象视觉单词。LSG通过对象级交互和级别条件,在视频中提取高级表示,并将这些信息总结为动态视觉单词。...3.2 Ablation Study Effect of Graph 通过比较仅CGO和LSG结果,可以观察到两个数据性能显著下降,这表明了总结级特征对潜在概念或视觉单词重要性。

86820

让Jetson NANO看图写话

今天这个项目来自 Dimiter Kendri,是NVIDIA Jetson 社区项目里一个 ?...下一个数据集是Glove数据集,它是根据大量文本集构建一组单词嵌入。该数据集实质上是AI用来从中提取词汇词典。字幕文本清除完成后,下一步是加载手套嵌入。嵌入是神经网络使用单词编码。...为了获得可接受结果,损失必须小于1,因此必须训练至少10-15个纪元。 训练完网络后,我们将加载训练后权重并在来自数据测试图像以及不属于原始数据图像上测试网络。 ?...capstr, (0,150), (50,125,50)) cv2.imshow('Frame',frame) if cv2.waitKey(25) & 0xFF == ord('q'): break 然后,每个获取视频都通过字幕网络...下一步是将NVIDIATensorflow模式转换为TensorRT,以获得更多加速。

1.3K20

让Jetson NANO看图写话

早在2016年,Google在一篇名为“ Show and Tell”论文中就展示了如何将卷积神经网络(CNN)与长期短期记忆(LSTM)网络结合使用,以提供图像自动字幕(文字描述)。...下一个数据集是Glove数据集,它是根据大量文本集构建一组单词嵌入。该数据集实质上是AI用来从中提取词汇词典。字幕文本清除完成后,下一步是加载手套嵌入。嵌入是神经网络使用单词编码。...为了获得可接受结果,损失必须小于1,因此必须训练至少10-15个纪元。 训练完网络后,我们将加载训练后权重并在来自数据测试图像以及不属于原始数据图像上测试网络。...capstr, (0,150), (50,125,50))cv2.imshow('Frame',frame)if cv2.waitKey(25) & 0xFF == ord('q'):break 然后,每个获取视频都通过字幕网络...下一步是将NVIDIATensorflow模式转换为TensorRT,以获得更多加速。

1.6K20

直观地解释和可视化每个复杂DataFrame操作

操作数据可能很快会成为一项复杂任务,因此在Pandas中八种技术中均提供了说明,可视化,代码和技巧来记住如何做。 ?...Melt Melt可以被认为是“不可透视”,因为它将基于矩阵数据(具有二维)转换为基于列表数据(列表示,行表示唯一数据点),而枢轴则相反。...我们选择一个ID,一个维度和一个包含列/列。包含列将转换为两列:一列用于变量(名称),另一列用于(变量中包含数字)。 ?...默认情况下,合并功能执行内部联接:如果每个DataFrame键名均未列在另一个键中,则该键不包含在合并DataFrame中。...“inner”:仅包含元件键是存在于两个数据键(交集)。默认合并。 记住:如果您使用过SQL,则单词“ join”应立即与按列添加相联系。

13.3K20

教程 | 教Alexa看懂手语,不说话也能控制语音助手

虽然它们都从网络摄像头获取输入图像并根据训练数据输出预测,但在内部,每个操作都不同: 1) Pacman Webcam - 它使用卷积神经网络(CNN),来自网络摄像头图像输入之后,经过一系列卷积层和池化层传递出去...因此,对完全由某一个人创建数据集上训练模型预测能力将不会很好地迁移到另一个数据集上。这对我来说也不是问题,因为训练集和测试集都是我自己反复给出手势。 3....不要以最大速率进行预测,控制每秒预测量有助于减少错误预测。 5. 确保已在该短语中检测到单词不再用于预测。 6....由于手语通常会忽略手势说明,依赖语境来传达相同内容,因此我使用某些单词训练模型,其中包括适当说明或介词,例如天气、列表等。 另一个挑战是如何准确预测用户何时完成手势指令。这对于准确转录不可或缺。...当然,如果有一种方法可以准确区分来自内部源(笔记本电脑)语音和来自外部源(附近 Echo)语音,那么整个问题就可以解决,但这完全是另一个挑战。 ?

2.4K20

视频预训练界HERO!微软提出视频-语言全表示预训练模型HERO,代码已开源!

对于文本嵌入器,首先将字幕句子转换为WordPieces序列,即(L是中token数)。每个单词最终表示是通过将其token嵌入和位置嵌入相加,然后再加一个层归一化(LN)得到。...单词Mask是通过用特殊[MASK] token 来替换一个单词,通过将特征向量替换为零向量来实现Mask。 作者每次只mask一种模态,同时保持另一种模态完整。...具体来说,作者应用一个FC层将输出表示转换为与输入视觉特征相同维度向量。...版本,而不是直接回归mask视觉特征真实。...对于每对正对,作者将或替换为同一mini-batch中另一个样本,以构建两组负对:和。训练损失可以表示为: 其中,δ是margin超参数。最后损失是,其中λ1和λ2是平衡这两项超参数。

2.5K20

大脑是什么样网络?

3 连接主义模型,诺斯主义单位,和集合 邦尼特本人喜欢大脑连接模型,例如,单词和概念都有各自专用“纤维”。...这显然是更有效从初级感觉神经元传输原始数据(如空间频率量化,速度,饱和度或色调)以象征性形式发送到额叶,以及代表辨别者在视野中位置地址。...Rosen和Halgren分析了人类连接组项目中1065个个体纤维束造影数据。他们参照已知胼胝体轴突密度和每个个体胼胝体横截面积(通过结构MRI获得)来校准dMRI测量。...的确,人们对布洛卡区和韦尼克区范围存在争议,而且根据年龄、智力水平、所采样语料库和识别标准,词汇量估计存在很大差异。然而,这个例子显示了诺斯单位或集合阵列大规模传输潜力是多么有限。...事实上,在特异性一个极端,每个长程束本身可能不超过一束局部纤维子集,每个局部束从一个模块传递到另一个模块,而没有转化。

42320

ORB-SLAM3中词袋模型BoW

orb-slam3中维护了一个关键帧数据库,每次新增一个关键,都会通过kd树计算BoW,同时更新正向索引和逆向索引。每个单词拥有一个逆向索引表,记录包含该单词,和权重。...那么假设我要在关键帧数据库中,找到与当前最相似的一,只需要找与当前共享单词这些(逆向索引表记录下来了),统计他们与当前共享单词总数,取总数最大那一即可。...单词权重TF-IDF 首先说明一下,IDF是在构建词典时候计算好,TF是在对新计算词向量时候计算,TF*IDF就是最终单词权重,也就是单词。...KeyFrameDatabase维护了一个逆向索引map,记录每个单词中落入关键。...遍历当前单词集合,对于每个单词,它里面落入了许多历史关键,对这些计数+1,表示与当前共享一个单词,统计完当前所有单词之后,取共享数量最多那一,就是与当前最接近了。

1.4K20

深度学习500问——Chapter06: 循环神经网络(RNN)(1)

比如: 当我们在理解一句话意思时,孤立理解这句话每个词不足以理解整体意思,我们通常需要处理这些词连接起来整个序列;当我们处理视频时候,我们也不能只单独去分析每一,而要分析这些连接起来整个序列...可以看作是第一个单词, 可以看作是第二个单词,依次类推。 语音处理。此时, 是每声音。 时间序列问题。例如每天股票价格等等。...其单个序列如下图所示: 前面介绍了诸如此类序列数据用原始神经网络难以建模,基于此,RNN引入了隐状态 (hidden state), 可对序列数据提取特征,接着再转换为输出。...来自所有 对 加权和。...但是传统神经网络无法处理数据前后关联问题。例如,为了预测句子下一个单词,一般需要该词之前语义信息。这是因为一个句子中前后单词是存在语义联系

10810

图解BERT:通俗解释BERT是如何工作

此处,30000是单词片段标记化后Vocab长度。该矩阵权重将在训练时学习。 ? 段嵌入:对于诸如回答问题之类任务,我们应指定此句子来自哪个句段。...如果嵌入来自句子1,则它们都是H长度0个向量;如果嵌入来自句子2,则它们都是1向量。 ? 位置嵌入:这些嵌入用于指定序列中单词位置,与我们在transformer体系结构中所做相同。...我们尝试用交叉熵损失训练数据预测输入序列每个单词。你能猜到这种方法问题吗? 问题是,学习任务是微不足道。该网络事先知道它需要预测什么,因此它可以很容易地学习权,以达到100%分类精度。...在创建训练数据时,我们为每个训练示例选择句子A和B,B是以使50%概率紧随A实际下一个句子(标记为IsNext),而50%是随机 语料库中句子(标记为NotNext)。...那么如何将其用于各种任务? 相关任务微调 通过在[CLS]输出顶部添加几层并调整权重,我们已经了解了如何将BERT用于分类任务。 ? 本文提供了如何将BERT用于其他任务方法: ?

2.6K30

Transformer:隐藏机器翻译高手,效果赶超经典 LSTM!

序列到序列(Seq2Seq)是一种神经网络,它将给定元素序列(例如句子中单词序列)转换为另一个序列。 Seq2Seq 模型很适用于翻译,它可以将一种语言单词序列转换为另一种语言中单词序列。...与 LSTM 一样,变换器是一种在两个部分(编码器和解码器)帮助下将一个序列转换为另一个序列架构,但它与先前描述「现有序列到序列模型」不同,因为它不包含任何循环神经网络(Recurrent Networks...这意味着权重 a 由序列中每个单词(由 Q 表示)如何受序列中所有其他单词(由 K 表示)影响来定义。...在编码器和解码器中多头注意力机制后,我们连接了一个点态前馈层。这个小前馈网络对于序列每个位置都具有相同参数,即对来自给定序列每个元素进行了单独、相同线性变换。...因为我们输入中已经有 11 个数值,而嵌入通常将给定整数映射到 n 维空间;所以这里不使用嵌入,而是简单地使用线性变换将 11 维数据换为 n 维空间,这类似于嵌入单词

86930

6个步骤,告诉你如何用树莓派和机器学习DIY一个车牌识别器!(附详细分析)

卷积神经网络必须是循环,因为它需要能够将检测到字符按正确顺序排列来形成单词。 这三个模型将如何协同工作呢?下面是操作流程: 首先,YOLOv3模型在从摄像机接收每一中检测每个牌照边界框。...最后,我们可以将CRAFT中每个单词边界框传递给我们CRNN模型,来预测实际单词。 有了基本模型架构后,我们便可以将其转移到硬件上了。 ?...不出所料,最好不要重新发明轮子,并尽可能多地重复使用别人工作。这就是迁移学习全部内容——利用来自其他超大型数据分析。...将每个检测到车牌(包含或不包含识别的文本)推入另一个队列,最终将其广播到浏览器页面。同时,还将车牌号预测推送到另一个队列,稍后将其保存到磁盘(csv格式)。 广播队列将接收一组无序。...该使用者还必须尝试将队列上大小保持为指定,以便可以以一致速率(即30 FPS)显示。显然,如果队列大小减小,则速率减少是成比例,反之亦然,当队列大小增加时,成比例增加。

1.5K20

Transformer 架构逐层功能介绍和详细解释

所以我们通过这一层得到了输入/输出中每个单词嵌入,这些嵌入使用 GloVe 等方法很容易获得。对于这个嵌入,我们在句子中添加该词位置信息(基于奇数或偶数位置出现不同)以提供上下文信息。...Encoder-Decoder attention 解码器端下一个多头注意力层从编码器端获取两个输入(K,V),从解码器前一个注意力层获取另一个(Q),它可以访问来自输入和输出注意力。...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关系。...线性层用于将来自神经网络注意力扁平化,然后应用 softmax 来找到所有单词概率,从中我们得到最可能单词, 模型其实就是预测下一个可能单词作为解码器层输出概率。...最后是另一个前馈网络,它将转换后输出传递到一个线性层,使注意力变扁平,然后通过softmax层来获取输出语言中所有单词下一次出现概率。概率最高单词将成为输出。

1.9K20
领券