深度学习：作为机器学习的一个子域，关注用于模仿大脑功能和结构的算法：人工神经网络。
国内外很多研究者进行了客观评测（Yang，1999；Joachims，1998；He，2000；Tsay，2000；庞剑锋，2001；王灏，2003；李保利，2003；周雪忠，2003）。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】开源模型OpenCLIP达成ImageNet里程碑成就！ 虽然ImageNet早已完成历史使命，但其在计算机视觉领域仍然是一个关键的数据集。 2016年，在ImageNet上训练后的分类模型，sota准确率仍然还不到80%；时至今日，仅靠大规模预训练模型的zero-shot泛化就能达到80.1%的准确率。 最近LAION使用开源代码OpenCLIP框架训练了一个全新的 ViT-G/14 CLIP 模型，在 ImageNet数据集上，原版O
虽然ImageNet早已完成历史使命，但其在计算机视觉领域仍然是一个关键的数据集。
Word2Vec 模型用于学习被称为「词嵌入」的单词向量表示，通常用在预处理阶段，之后，学习到的词向量可以被输入到一个判别模型（通常是一个 RNN）中，进而生成预测或被用于处理其他有趣的任务。
往计算机输入文字，是整个自然语言处理（NLP）领域的宏大故事的一部分，而 NLP 则是人工智能的重要分支研究领域。
计划为你的项目采用向量数据库？正如你可能已经发现的，这是一项值得但并不容易的壮举。
找出“主变量”pivotvariables，主列，即主元所在的列，其他列，称为自由列。（自由列表示可以自由或任意分配数值，列2和列4的数值是任意的，因此x2和x4是任意的，可以自由取）。
什么是向量空间 特点： ① 包含向量 比如向量组，而且向量组内部的向量维数相同 ② 包含向量的运动 向量的加法->生成新的向量 向量的数乘->向量伸缩 ③ 向量的运动依然在空间中 向量相
在 iPhone 上输入文本、发掘用户可能感兴趣的新闻、查明用户遇到问题的答案，以及其他语言相关的任务都取决于稳健的自然语言处理（NLP）模型。词嵌入是一类 NLP 模型，它在数学上将词映射为数值向量。这种能力使得找到数值相似的向量或向量簇变得非常简单，而后通过反向映射来得到相关的语言信息。这些模型是 News、搜索、Siri、键盘和 Maps 等常见应用程序的核心。本文将探讨能否通过全局语义上下文（global semantic context）改善 QuickType 键盘的词预测。
1 Computing on Functions Using Randomized Vector Representations (in brief）
在数学中，向量（也称为欧几里得向量、几何向量、矢量），指具有大小（magnitude）和方向的量。它可以形象化地表示为带箭头的线段。箭头所指：代表向量的方向；线段长度：代表向量的大小。与向量对应的量叫做数量（物理学中称标量），数量（或标量）只有大小，没有方向。
技术点：ctr预估，learning to rank，排序模型指标评测，逻辑回归，gbdt
初等代数是古老算术的推广和发展，在初等代数中开始用变量代替具体的数字，它的中心是解方程
线性代数对于理解机器学习和深度学习内部原理至关重要，线性代数是有关连续值的数学。许多计算机科学家在此方面经验不足，传统上计算机科学更偏重离散数学。这篇博文主要介绍了线性代数的基本概念，包括标量、向量、矩阵、张量，以及常见的矩阵运算，并且也有相应的Python代码实现。
上述两个描述是等价的，为什么呢？实际上我们可以将第一个定义的描述写成矩阵形式，就是
继续上一讲的内容，由上一讲可知我们可以将系数矩阵 A 分解为下三角矩阵和上三角矩阵的乘积，但是我们给定了一个前提假设—— A 在消元过程中不做换行，这一次我们来解决如果在消元过程中存在换行的情况。
换种表达方式，线性无关是说：其中任意一个向量都不在其他向量张成空间中，也就是对所有的
向量空间模型 向量空间模型是一个把文本文件表示为标识符（比如索引）向量的代数模型，它应用于信息过滤、信息检索、索引以及相关排序。 1 定义 文档和查询都用向量来表示： 每一维都对应于一个个别的词组。如
虽然以SentenceBERT为代表的语义向量检索展现出了超越传统的以BM25为代表的稀疏向量检索的性能，但是还没有人研究过索引量和向量维数对稠密向量检索性能的影响。
通常数据挖掘操作的数据集可以看作数据对象的集合。数据对象有时也叫做记录、点、向量、模式、事件、案例、样本、观测或实体。数据对象用一组刻画对象基本特征（如物体质量或事件发生的时间）的属性描述。属性有时也叫做变量、特性、字段、特征或维。而在数学上，向量和矩阵可以用来表示数据对象及其属性。
你只要知道：线性基是由一个数的集合构造出来的另一个数的集合，并且满足一些性质，使其能解决有关异或的一些题目。
Word Embedding是整个自然语言处理（NLP）中最常用的技术点之一，广泛应用于企业的建模实践中。我们使用Word Embedding能够将自然文本语言映射为计算机语言，然后输入到神经网络模型中学习和计算。如何更深入地理解以及快速上手生成Word Embedding呢？本文对Word Embedding原理和生成方法进行了讲解。
关键词：自然语言处理，词向量，奇异值分解，Skip-gram模型，CBOW模型，负采样。
随着深度学习的发展和普及，很多非结构数据被表示为高维向量，并通过近邻搜索来查找，实现了多种场景的检索需求，如人脸识别、图片搜索、商品的推荐搜索等。另一方面随着互联网技术的发展及5G技术的普及，产生的数据呈爆发式增长，如何在海量数据中精准高效的完成搜索成为一个研究热点，各路前辈专家提出了不同的算法，今天我们就简单聊下当前比较常见的近邻搜索算法。
小编邀请您，先思考： 1 word2vec算法原理是什么？ 2 word2vec与doc2vec有什么差异？ 3 如何做word2vec和doc2vec？ 深度学习掀开了机器学习的新篇章，目前深度学习应用于图像和语音已经产生了突破性的研究进展。深度学习一直被人们推崇为一种类似于人脑结构的人工智能算法，那为什么深度学习在语义分析领域仍然没有实质性的进展呢？ 引用三年前一位网友的话来讲： “Steve Renals算了一下icassp录取文章题目中包含deep learning的数量，发现有44篇，而n
。 若记 M 为所有 3×3 矩阵构成的矩阵空间，则所有的 3×3 对称矩阵构成的矩阵空间 S 和 3×3 上三角矩阵构成的矩阵空间 U 都是 M 的子空间。
列空间和零空间 回顾 主题 例子 AXb 求解AX0 回顾 主题 AX0求解的总体思路 例子 形式化的求解 AXb 什么时候有解 有解的话求解 特解 求出通解 big picture 列满秩 行满秩
本文将从 Embedding 的本质、Embedding的原理、Embedding的应用三个方面，详细介绍Embedding（嵌入）。
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/36
论文：《Learning Fashion Compatibility with Bidirectional LSTMs》
在过去的一年多里，GPT凭借其强大的性能在全球范围内引起了轰动，并成为广受瞩目的技术。GPT的概念不仅征服了市场，更被视为下一个引领潮流的趋势。随着资本的涌入，AI应用得到了迅猛的发展，推动了整个AI应用产业链的繁荣。在这个蓬勃发展的背景下，向量数据库成为了其中最受追捧的应用之一。
在数据分析和挖掘领域，我们经常需要知道个体间差异大小，从而计算个体相似性。如今互联网内容爆发时代，针对海量文本的相似识别拥有极大需求。本文将通过识别两段文本是否相似，来看看常见的相似算法，及线上落地方案。
向量这个概念我们在高中就接触到了，它既指一个点在空间中的坐标，也表示一个有向线段，如果我们加入复数概念的话，它还能表示一个数。在线性代数当中，向量就是指的n个有次序的数
选自Medium 作者：Priya Dwivedi 机器之心编译 参与：柯一雄、路雪、蒋思源 本文介绍了如何在 TensorFlow 中实现 skim-gram 模型，并用 TensorBoard 进行可视化。 GitHub 地址：https://github.com/priya-dwivedi/Deep-Learning/blob/master/word2vec_skipgram/Skip-Grams-Solution.ipynb 本教程将展示如何在 TensorFlow 中实现 skim-gram 模
本文是《机器学习数学基础》补充资料，更多内容请访问：https://qiwsir.gitee.io/mathmetics/
一般理工科专业在本科都要学习微积分、线性代数、概率统计三门数学课程。微积分和概率统计两门课程的用途在学习过程中立竿见影。可是线性代数有什么用，初学者常常摸不到头脑。包括我本人大一时学习高等代数时也不太感兴趣。若干年之后对数学学科有了更深的整体性认识，返回头再看线性代数的确是非常重要。相信很多理工科学生是读研甚至工作之后才意识到线性代数的重要性。
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之前的向量空间一节已经说过：向量空间对向量的线性组合封闭（相加和数乘），所以，向量空间可以通过“向量+线性组合”构成。也可以说，这个向量空间由这些向量所张成，反过来，这个向量空间就叫做这些向量的张成空间。 比如向量组：
Word2Vec 模型用来学习单词的向量表示，我们称为「词嵌入」。通常作为一种预处理步骤，在这之后词向量被送入判别模型（通常是 RNN）生成预测结果和执行各种有趣的操作。
翻译 | 于志鹏 林骁 校对 | 程思婕 整理 | 孔令双 | AI研习社 引言 Word2Vec 模型用来学习单词的向量表示，我们称为「词嵌入」。通常作为一种预处理步骤，在这之后词向量被送入判别模型（通常是 RNN）生成预测结果和执行各种有趣的操作。 为什么要学习 word2vec 图像和声音处理系统所需丰富、高维的数据集，按各原始图像的像素强度被编码为向量的形式，所有信息都被编码在这样的数据中，因此就可以在系统中建立各种实体（如 cat 和 dog）之间的关系。 但是，传
我们知道泰勒展开式就是把函数分解成1，x,x^2,x^3....幂级数（指数）的和。
一．前言 伴随着深度学习的大红大紫，只要是在自己的成果里打上deep learning字样，总会有人去看。深度学习可以称为当今机器学习领域的当之无愧的巨星，也特别得到工业界的青睐。 在各种大举深度学习大旗的公司中，Google公司无疑是旗举得最高的，口号喊得最响亮的那一个。Google正好也是互联网界璀璨巨星，与深度学习的联姻，就像影视巨星刘德华和林志玲的结合那么光彩夺目。 巨星联姻产生的成果自然是天生的宠儿。2013年末，Google发布的word2vec工具引起了一帮人的热捧，互联网界大量google公
【编者按】：随着互联网技术的迅速发展与普及，如何对浩如烟海的数据进行分类、组织和管理，已经成为一个具有重要用途的研究课题。而在这些数据中，文本数据又是数量最大的一类。以统计理论为基础，利用机器学习算法对已知的训练数据做统计分析从而获得规律，再运用规律对未知数据做预测分析，已成为文本分类领域的主流。InfoQ联合“达观数据“共同策划了《文本数据的机器学习自动分类方法》系列文章，为您详细阐述机器学习文本分类的基本方法与处理流程。 本文为第一部分，着重介绍文本预处理以及特征抽取的方法。第二部分将会着重介绍特征向量
word2vec的核心是神经网络的方法，采用 CBOW（Continuous Bag-Of-Words，即连续的词袋模型）和 Skip-Gram 两种模型，通过训练，可以把对文本内容的处理简化为 K 维向量空间中的向量运算，而向量空间上的相似度可以用来表示文本语义上的相似度。
随着互联网技术的迅速发展与普及，如何对浩如烟海的数据进行分类、组织和管理，已经成为一个具有重要用途的研究课题。而在这些数据中，文本数据又是数量最大的一类。文本分类是指在给定分类体系下，根据文本内容自动确定文本类别的过程（达观数据科技联合创始人张健）。文本分类有着广泛的应用场景，例如： ●新闻网站包含大量报道文章，基于文章内容，需要将这些文章按题材进行自动分类（例如自动划分成政治、经济、军事、体育、娱乐等） ●在电子商务网站，用户进行了交易行为后对商品进行评价分类，商家需要对用户的评价划分为正面评价和负面评价
可以看到匹配结果数高达1000000000个，虽然匹配数量惊人，但百度很智能的将相关度最高的微信公众平台官网排到了首位。
在本文中，数据科学家 Maarten Grootendorst 向我们介绍了 9 种距离度量方法，其中包括欧氏距离、余弦相似度等。
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