需要注意的是，在这个过程中不训练MLP，而只是关注神经网络的前向传递，MLP的权重是随机初始化的。从图中我们可以看到，重复应用（线性或非线性）变换将增加特征维度的相关性。...DropEdge通过随机删除图中的边来解决过平滑问题，这可能有利于减少相关性：(1)它可以削弱传播过程，从而缓解过相关性；(2)如图2a所示，删除一些边会使图变得更加不连续，并进一步降低特征相关性。...，然后在批次中打乱 x_{i} 以生成用于估计第二项的“负对”。...由于我们对 \sqrt{N} 个节点进行了蒙特卡罗采样，因此计算 \mathcal{L}_{D} 的复杂度变为 O(K\sqrt{N}d^{2}) ，反向传播的复杂度为 O(KNd^{2}) ；计算 \...我们对8个基准数据集进行了实验，并在表3中报告了10个随机种子实验下的平均精度： 如表3所示，我们发现DeCorr可以进一步改善GCNII和GCNII在大多数数据集中的表现。
例如，如果直接对归一化读取计数矩阵执行 PCA，则结果通常仅取决于少数高表达的基因，因为它们在样本之间显示出最大的绝对差异。...DESeq2 建议大型数据集（100 个样本）使用方差稳定变换 (vst) 而不是 rlog 来进行计数变换，因为 rlog 函数可能需要运行很长时间，而 vst() 函数在类似情况下更快。3....顶部的色块表示数据中的子结构，您会希望看到您的重复一起作为每个样本组的一个块。我们的期望是样本聚集在一起类似于我们在 PCA 图中观察到的分组。...数据转换转换 MOV10 数据集的归一化计数为了促进 PCA 和层次聚类可视化方法的距离或聚类，我们需要通过对归一化计数应用 rlog 变换来调节均值的方差。...您不只是获得转换值矩阵的原因是因为用于计算 rlog 转换的所有参数（即大小因子）都存储在该对象中。我们使用此对象绘制 PCA 和层次聚类图以进行质量评估。5.2.
因此，最常见的类型将是一维和二维类型，分别对应于向量和矩阵，但是你偶尔会遇到三维或四维数组，它们要么用于较高的等级，要么用于对前者的示例进行分组。...可扩展数组非常适合组合其他更复杂的数据结构并使其可扩展。例如，为了存储稀疏矩阵，可以在末尾添加任意数量的新元素，然后按位置对它们进行排序以使位置更快。 稀疏矩阵可用于文本分类问题....这种排序沿层次结构进行，但不是跨层次的：父节点总是大于其两个子节点，但是级别较高的节点不一定大于不直接位于其下面的较低的节点。 image.png 插入和检索都是通过升级完成的。...通常，顶部的最高排序值是从堆中提取的，以便对列表进行排序。与树不同，大多数堆只是存储在数组中，元素之间的关系仅是隐式的。 堆叠 堆栈被定义为“先进后出”，一个元素被推到堆栈顶部，覆盖前一个元素。...更复杂的数据结构也可以由基本结构组成。考虑一个稀疏矩阵类。在稀疏矩阵中，大多数元素为零，并且仅存储非零元素。我们可以将每个元素的位置和值存储为三元组，并在可扩展数组中包含它们的列表。
例如，如果直接对归一化读取计数矩阵执行 PCA，则结果通常仅取决于少数高表达的基因，因为它们在样本之间显示出最大的绝对差异。...★DESeq2 建议大型数据集（100 个样本）使用方差稳定变换 (vst) 而不是 rlog 来进行计数变换，因为 rlog 函数可能需要运行很长时间，而 vst() 函数在类似情况下更快。...顶部的色块表示数据中的子结构，您会希望看到您的重复一起作为每个样本组的一个块。我们的期望是样本聚集在一起类似于我们在 PCA 图中观察到的分组。...数据转换 转换 MOV10 数据集的归一化计数 为了促进 PCA 和层次聚类可视化方法的距离或聚类，我们需要通过对归一化计数应用 rlog 变换来调节均值的方差。...您不只是获得转换值矩阵的原因是因为用于计算 rlog 转换的所有参数（即大小因子）都存储在该对象中。我们使用此对象绘制 PCA 和层次聚类图以进行质量评估。 5.2.
企业级搜索(enterprise search)：主要是针对公司内部文档，专利数据库及研究论文进行检索。此种情况下，文档往往是集中存储在统一的文件系统上，一台或多台专用电脑复杂对它们进行检索。...召回率(recall)：文档集中的相关文档有多大比例被返回了。 我们将在第八章详细讨论相关性的评估，包括精确度和召回率。 现在，我们不能再如此简单的构造一个词条-文档矩阵。...一个500K x 1M的矩阵有半兆个0和1，这太多了，不能够保存在内存中。然而一个重要的发现是，矩阵是稀疏的，非零项只占很少的一部分。...因为每篇文档仅包含1000个词，此矩阵有不超过十亿个1，也即至少99.8%项是0。所以一个更好的表示方法是仅仅记录值为1的项。...这些信息对于布尔搜索引擎不十分重要，然而却可以使我们在搜索阶段提高效率，并在需要排序的信息检索模型中发挥作用。倒排表按照文档号排序，这为高效的处理搜索奠定了基础。
为此，作者设计了一种有效的基于注意力的交易嵌入模型(ATEM)，用于上下文嵌入，使交易中的每个观察到的项在不设顺序的情况下加权。...受深层网络巨大成功的启发，许多工作采用深度递归神经网络(RNN)对序列数据进行建模，但复杂结构造成的计算量大，阻碍了其在大数据中的应用。...一个基于注意力的模型学习出注意力感知的上下文嵌入表示，这种嵌入表示强化了相关的项目，但忽略了那些与下一个选择无关的内容。作者提出的方法不涉及对交易中的项进行严格的排序假设。 2....目标项目预测 在获得上下文c的表示之后，将其输入到预测任务的输出层，如图1顶部所示。这里的输出权重矩阵 ? 用来完全连接上下文嵌入层和输出层。目标项目 ? 的分数由下式求出： ? 综合得分 ?...PBRS：基于模式的推荐系统 2. FPMC：基于矩阵分解和马尔可夫链的推荐方法 3. PRME：个性化排序度量嵌入方法 4.
根据概率排序原则，如果我们根据文章的关联概率对这些文章进行排序： 那么排序将使几乎所有衡量其效用的指标最大化： 在这个例子中得到的排名将是右偏向性文章排在所有左偏向性文章之前。...或许，它们也可以用来为热门新闻和最受欢迎的项目排序。 然而，在这个示例中展示的基于平均点击次数进行排名的方法并不是对每个文档的平均元素的一致估计。...我们仍然想确保它们的相关度分摊到所有用户，因此为了在Fairco里使用它们的情况下进行个性化排名，我们还需要定义如何估计条件相关性，这需要具体给出一些查询和文档特征。...当观察到真正的相关度是代替位置偏差点击时，现在我们使用这个评估器 来估计公平排名中的条件相关性，并对其进行保护，并评估结果，以在真实世界的数据集上测试Fairco算法的有效性。...4 结论 1、论文确定了在动态学习排序中，有偏反馈是如何导致不公平和次优排序的。 2、论文提出了一种自适应的公平协同算法，在相关度仍在学习的情况下，强制执行相关度公平约束。
为了检验这三个因素的影响，我们在Amazonreview数据集上进行了大量的实验，其中包含来自24个领域的1.428亿条用户交互记录。 top-N物品推荐本质上是一项排序任务。...建议在一般情况下采用随机切分的方式划分数据集合，而对时间敏感的任务采用按照时序划分方式（如序列推荐）。 第二，基于采样指标的表现排名与精确排名的相关性略弱，增加采样物品的数量会提高排序相关性程度。...由于几种比较方法无法在有限的时间内对Book领域的数据集得出结果，因此为了提高效率，我们删除了这个领域。 最后，我们使用来自其余23个领域的用户项交互数据作为最终数据集。...我们进一步采用5-core的预处理方式，删除了不活跃的用户和不经常被点击的商品。 比较方法。...注意，我们的重点不是确定最佳算法，而是研究不同实验设置对最终表现排名的影响。 评价指标 Top-N项目推荐可以视为一项排序任务，排在前端的结果需要重点考虑。
与传统的多标签方法不同，深度神经网络模型通常尝试学习一个新的特征空间，并在顶部使用一个多标签分类器。...深度森林是建立在决策树之上的集成深度模型，在训练过程中不使用反向传播。具有级联结构的深度森林集成系统能够像深度神经模型一样进行表示学习。深度森林更容易训练，因为它的超参数更少。...算法3 实验和结果：9大基准数据集实现最佳性能 本研究使用MLDF对不同的多标签分类基准数据集进行了实验。实验的目标是验证MLDF可以在不同的度量上获得最佳的性能，并且两种度量感知机制都是必要的。...我们对每个算法进行了十次实验。记录10个训练/测试试验的平均值和标准偏差，以进行比较研究。表4给出了比较算法的详细实验结果。 表4：9个数据集上每种比较方法的预测性能(均值±标准差)。...这表明，MLDF利用标签之间的相关性来获得更好的性能。 图4：缺失的表示信息对每个标签的影响。
F1值 F1是召回率R和精度P的加权调和平均，顾名思义即是为了调和召回率R和精度P之间增减反向的矛盾，对R和P进行加权调和。...这里R表示推荐的结果序列长度，rel(N)表示第N个推荐结果的相关性分数，这里命中为1，未命中为0。AP衡量的是整个排序的平均质量。对全局所有用户的AP取平均值就是MAP。...假设当前推荐item的个数为N个，我们把这N个item的相关分数进行累加，就是当前用户的累积增益: 显然CG不考虑不同位置对排序效果的影响，所以在此基础上引入位置影响因素，即DCG（折损累计增益...），位置靠后的结果进行加权处理： 推荐结果的相关性越大，DCG越大，推荐效果越好。...NDCG（归一化折损累计增益），表示推荐系统对所有用户推荐结果DCG的一个平均值，由于每个用户的排序列表不一样，所以先对每个用户的DCG进行归一化，再求平均。
一些数据集在语料库中存在重复的文档，这在某些情况下可能会导致错误的评估。例如，在 ArguAna 中，我们发现了 96 对重复文档对，每对中只有一个文档被标记为与查询相关。...通过“扩展”初始 qrels 列表以包括重复项，我们观察到 nDCG@10 分数平均相对提高了约 1%。...这是衡量模型整体质量的一个很好的代理，但它并不一定能告诉您它对您的特定任务的表现。由于结果是按数据集报告的，值得理解不同数据集与您的搜索任务的相关性，并仅使用最相关的数据集对模型进行重新评分。...使用各种最先进的重排序模型对检索到的文档进行重新排序。最后，我们报告从步骤 2（检索后）和步骤 3（重新排序后）得到的前 10 个文档的“判决率”。...，我们将深入探讨使用 Phi-3 作为 LLM 评判员的过程以及对其进行调整以预测相关性的过程。
索引、矢量化和排序方法 在深入学习本教程之前，我将简要解释基于关键字和基于向量的搜索引擎如何进行以下工作的 索引文档(即以一种容易检索的形式存储它们 向量化文本数据 衡量文档与查询的相关性 这将帮助我们突出两种系统之间的差异...为了找到相关文档并对其进行排序，Elasticsearch将布尔模型(BM)与向量空间模型(VSM)结合在一起。BM标记包含用户查询的文档，VSM评分它们的相关性。...接下来，我们对论文摘要进行编码。...Faiss是围绕索引对象构建的，索引对象包含可搜索向量，有时还对其进行预处理。它处理一个固定维数d的向量集合，通常是几个10到100。 Faiss只使用32位浮点矩阵。...我们可以使用像SciBERT这样的领域特定的转换器来提高嵌入的质量，该转换器已在语义库的语料库上的论文中进行了预训练。我们还可以在返回结果之前删除重复项并尝试其他索引。
数据通过推送添加，并通过pop顶部删除。 ? image 队列：队列是FIFO数据结构。在该结构中，在一端插入新元件，从另一端移除现有元件。 ?...然后找到第二个最小的并移动它，再次进行线性扫描。继续这样做，直到所有元素都到位。适合小文件。O（n 2）平均值和最差值。 ? image 插入排序：它通过逐个移动元素对数组进行排序。...每次迭代都会从输入数据中删除一个元素，并将其插入正在排序的列表中的正确位置。它对于较小的数据集是有效的，但对于较大的列表而言效率非常低。...合并排序：将数组分成两半，对每一半进行排序，然后将它们合并在一起。这些半部分中的每一部分都应用了相同的排序算法。最终，它合并了两个单元素数组。O（nlogn）平均值和最差值。 ?...image 快速排序：选取一个随机元素并对数组进行分区，所有小于分区元素的数字都会出现在大于它的所有元素之前。如果我们在元素周围重复分区数组，那么数组最终将被排序。
1 引言 近期学界有多个神经排序模型被提出，这些模型通过考虑原始查询-文档文本（query-document text）[14]、基于确切的查询词项匹配文档的模式 [5]，或结合二者 [10] 来估计文档与查询之间的相关性...这些模型通常通过在训练过程中观察大量相关和不相关的样本，来学习区分对应相关查询-文档对和相关性较低的查询-文档对的输入特征分布。...近期，对抗学习已经被证实是一个适合分类任务的有效跨域正则化项 [3, 17]。本论文研究者对此进行调整，提出一种类似策略，可使神经排序模型学习对不同域具备更强鲁棒性的表征。...研究者在小型域集合上训练神经排序模型，并在留出域上评估模型性能。训练过程中，研究者结合神经排序模型和对抗判别器，后者尝试基于排序模型学习到的表征预测训练样本的域。...当反向传播通过排序模型的层时，对抗判别器的梯度被逆转。这向排序模型提供了负反馈，阻止它学习仅对特定域有意义的表征。
对当前节点的两个子节点进行两次递归调用以处理它们。...这是子集模式的直观表示： 如何识别子集模式： 你需要查找给定集合的组合或排列的问题 具有子集模式的问题： 重复子集（简单） 更改大小写的字符串排列（中） 11、修改后的二进制搜索 每当给你排序数组，链接列表或矩阵...然后，重复此过程以对所有元素进行排序遍历。 该模式如下所示： 将每个数组的第一个元素插入最小堆中。 之后，从堆中取出最小的（顶部）元素并将其添加到合并列表中。...从堆中删除最小的元素后，将相同列表的下一个元素插入堆中。 重复步骤2和3，以按排序顺序填充合并列表。...该模式定义了一种简单的方法，可以理解用于对一组元素进行拓扑排序的技术。
本文方法的基础：基于一项任务的解决方案是否可以足够轻易地从另一项任务训练的表征中读出，以计算任务之间的亲和矩阵。这样的迁移是完全抽样的，并且通过一个二进制整数规划范式从中提取一个全局有效的迁移策略。...比如，尽管我们可能预期深度可以更好的迁移到曲面法线（求导是容易的），但发现在一个计算框架中反向迁移更好（即更适合神经网络）。 ? 图 2：任务相关性的计算建模并创建分类。从左到右：I....对一项查询（左上）的（26 个任务中的）24 个特定任务网络的输出。在这里查看视频中应用框架的逐帧结果。 ? ? 图 4：迁移函数。...Y 轴表示外部基准的准确率，而 X 轴上的条形根据数据集上的分类预测性能进行排序。一个单调递减的图形相当于保持相同的顺序和完美的泛化。 ? 图 13：任务相似性树。...了解这种结构具有巨大的价值；它是迁移学习背后的概念，且可为识别任务间的冗余提供了一种有理可依的方法，比如，为了在相关任务间无缝地重复使用监督或在一个系统中解决多个任务而不增加复杂度。
自动排序：set 容器根据元素的顺序关系自动排序。默认情况下使用 进行比较。 底层实现：set 使用红黑树实现，确保数据结构在插入、查找和删除操作上的平衡性和高效性。...set 容器的这些特性使其成为去重和自动排序操作的理想选择，并在 O(log N) 的时间复杂度下提供快速的查找、插入和删除操作。...第六章：高级用法 6.1 自定义排序和比较器 默认情况下，set 使用 排序元素。不过，在某些情况下，我们可能需要使用自定义的排序规则。...6.2 使用迭代器进行复杂操作 set 容器的迭代器支持多种操作，适合在遍历、条件删除等场景中使用。以下介绍迭代器在复杂操作中的应用。...通过唯一键存储的特性，set 自然适合去重和自动排序，维护集合的唯一性；而 multiset 则应对那些需要保留重复项的场景，使得数据的多样性和丰富性得以保留。
，同时将这个相关程度分配给表示相关性的字段 `_score`，并且按照相关性对匹配到的文档进行排序。...之所以出现这个情况，是由于我们将索引 gb 中 tweet 字段的分析器修改为 english 分析器。 8.排序与相关性 默认情况下，返回的结果是按照相关性进行排序的——最相关的文档排在最前。...在 Elasticsearch 中， 相关性得分 由一个浮点数进行表示，并在搜索结果中通过 _score 参数返回， 默认排序是 _score 降序。 有时，相关性评分对你来说并没有意义。...为了以字符串字段进行排序，这个字段应仅包含一项： 整个 not_analyzed 字符串。...Elasticsearch 中的 Doc Values 常被应用到以下场景： 对一个字段进行排序 对一个字段进行聚合 某些过滤，比如地理位置过滤 某些与字段相关的脚本计算 因为文档值被序列化到磁盘，我们可以依靠操作系统的帮助来快速访问
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