在Statsbot团队发布关于时间序列异常检测的帖子之后，许多读者要求我们向他们介绍支持向量机的方法。现在是向您介绍SVM(支持向量机)的时候了，而不用您辛苦的计算和使用有用的图书馆和资源来开始学习。
选自KDNuggets 机器之心编译 参与：刘晓坤、蒋思源 在这篇文章中，我们希望读者能对支持向量机（SVM）的工作方式有更高层次的理解。因此本文将更专注于培养直觉理解而不是严密的数学证明，这意味着我们会尽可能跳过数学细节而建立其工作方式的直观理解。 自从 Statsbot 团队发表了关于（时间序列的异常检测（time series anomaly detection）的文章之后，很多读者要求我们介绍支持向量机方法。因此 Statsbot 团队将在不使用高深数学的前提下向各位读者介绍 SVM，并分享有用的程
Unity当中经常会用到向量的运算来计算目标的方位，朝向，角度等相关数据，下面咱们来通过实例学习下Unity当中最常用的点乘和叉乘的使用。
我们会通过分享有用的图书馆和资源而不是用复杂的数学知识来带你入门 SVM 。
Attention 机制最早的提出是针对序列模型的，出处是 Bengio 大神在2015年的这篇文章：
2019年5月，Facebook开放了他们的一些推荐方法，并引入了DLRM(深度学习推荐模型)。这篇文章旨在解释DLRM和其他现代推荐方法是如何以及为什么能够如此出色地工作的，通过研究它们是如何从该领域以前的结果中衍生出来的，详细解释它们的内部工作原理和思路。
相似性度量在机器学习中起着至关重要的作用。这些度量以数学方式量化对象、数据点或向量之间的相似性。理解向量空间中的相似性概念并采用适当的度量是解决广泛的现实世界问题的基础。本文将介绍几种常用的用来计算两个向量在嵌入空间中的接近程度的相似性度量。
随着 NLP 的不断发展，对 BERT/Transformer 相关知识的研究应用，也越来越细节，下面尝试用 QA 的形式深入不浅出 BERT/Transformer 的细节知识点。
选自Monkey Learn 作者：Bruno Stecanella 参与：李泽南、李亚洲 当处理文本分类问题时，你需要不断提炼自己的数据集，甚至会尝试使用朴素贝叶斯。在对数据集满意后，如何更进一步呢？是时候了解支持向量机（SVM）了：一种快速可靠的分类算法，可以在数据量有限的情况下很好地完成任务。在本文中，Bruno Stecanella 将对这一概念进行通俗易懂的解释，希望能对你有所帮助。 或许你已经开始了自己的探索，听说过线性可分、核心技巧、核函数等术语。支持向量机（SVM）算法的核心理念非常简单，而
容易验证，这个内积的形式也符合内积的公理，所以就构成了一个内积空间。这个内积空间，也就是我们常说的欧几里得空间（简称：欧氏空间，Euclidean space）。
多年来，Java 平台上运行的代码一直受益于自动向量化——HotSpot C2 编译器中的superword优化，将多个标量操作打包到 SIMD（单指令多数据）向量指令中。这很好，但是这些类型的优化有些脆弱，具有天然的复杂性限制，并且受到 Java 平台规范的约束（例如，浮点运算的严格排序）。这并不是说这样的优化不再有价值，只是在某些情况下，明确代码的形状可以获得明显更好的性能。Lucene 中支持向量搜索的低级底层操作就是这样一种情况。
1、点积 视频地址：https://www.bilibili.com/video/av6299284?from=search&seid=12903800853888635103 点积的标准观点 如果我
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。
Web上数据的增长使得在完整的数据集上使用许多机器学习算法变得更加困难。特别是对于个性化推荐问题，数据采样通常不是一种选择，需要对分布式算法设计进行创新，以便我们能够扩展到这些不断增长的数据集。
当前，深度学习在越来越多的任务上超越了人类，涉及的领域包括游戏、自然语言翻译、医学图像分析。然而，电子处理器上训练和运行深度神经网络的高能量成本阻碍了深度学习的进步空间。因此，光学神经网络代替深度学习物理平台的可行性受到了广泛的关注。
OpenAI 在 2021 年提出了 CLIP（Contrastive Language–Image Pretraining）算法，这是一个先进的机器学习模型，旨在理解和解释图像和文本之间的关系。CLIP 的核心思想是通过大规模的图像和文本对进行训练，学习图像内容与自然语言描述之间的对应关系。这种方法使得模型能够在没有特定任务训练的情况下，对广泛的视觉概念进行理解和分类。
本文将从 Transformer的本质、Transformer的原理 和 Transformer架构改进三个方面，搞懂Transformer。
编者按：自2017年提出以来，Transformer在众多自然语言处理问题中取得了非常好的效果。它不但训练速度更快，而且更适合建模长距离依赖关系，因此大有取代循环或卷积神经网络，一统自然语言处理的深度模型江湖之势。我们（赛尔公众号）曾于去年底翻译了哈佛大学Alexander Rush教授撰写的《Transformer注解及PyTorch实现》一文，并获得了广泛关注。近期，来自荷兰阿姆斯特丹大学的Peter Bloem博士发表博文，从零基础开始，深入浅出的介绍了Transformer模型，并配以PyTorch的代码实现。我非常喜欢其中对Self-attention（Transformer的核心组件）工作基本原理进行解释的例子。此外，该文还介绍了最新的Transformer-XL、Sparse Transformer等模型，以及基于Transformer的BERT和GPT-2等预训练模型。我们将其翻译为中文，希望能帮助各位对Transformer感兴趣，并想了解其最新进展的读者。
大型语言模型时代下，面对海量的文本数据，扩展序列长度已然成为一个关键问题。现有算法下，序列长度受限主要受模型表达能力、计算复杂度的影响。在此背景下，微软研究提出了一种Transformer变体：LONGNET，该架构将序列标记长度扩展到了10亿+，且并不会影响较短序列的性能。LONGNET的核心是扩展注意力，将计算复杂度从二次降低到线性。LONGNET可以用作分布式训练器，「跨多个GPU」设备并行训练序列。
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本文主要是介绍自己做的一个工作：SphereReID: Deep Hypersphere Manifold Embedding for Person Re-Identication（https://arxiv.org/abs/1807.00537），用了 Softmax 的变种，在行人重识别上取得了非常好的效果，并且端到端训练，网络结构简单。在 Market-1501 数据集上达到 94.4% 的准确率（并且不需要 re-ranking 和 fine-tuning）。
这是关于渲染的系列教程的第四部分。上一部分是关于组合纹理的。这次，我们将研究如何计算光照。
这是一篇关于特征交叉方式处理的论文,实践的价值很大，二阶的特征交叉能为我们模型带来非常大的帮助，因为二阶的特征交叉可以很好地捕捉特征之间的两两交叉关系，但在实践生产中我们做的最多的就是直接做向量间的内积，最典型的就是工业界常用的双塔模型，用户侧作为一端，商品侧作为另一端，然后两端的特征进行内积，最后直接相加或者吧两两点积的结果输入到下一层，不过在非常多的工作中，我们也发现两两向量的内积会丢失非常多的信息，我们也发现在很多情况下，我们对两个向量做外积，然后把外积展开输入到下一层的效果要比内积的效果更好，但也会带来一个问题，就是计算量和存储量会爆炸，因而工业界更加倾向于前者，那么有没有一种其他的方法，使我们能在可以接受的时间复杂度，然后又可以拿到相较于内积更好的结果呢？这就是本文的核心！！！
本教程是线性代数的简短实用介绍，因为它适用于游戏开发。线性代数是向量及其用途的研究。向量在2D和3D开发中都有许多应用，并且Godot广泛使用它们。对矢量数学有深入的了解对于成为一名强大的游戏开发者至关重要。
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。它是欧几里得空间的标准内积。
本文探讨的不是关于深度学习方面的，但可能也会涉及一点儿，主要是因为 Kernel（内核）的强大。Kernel 一般来说适用于任何机器学习算法，你可能会问为什么，我将在文中回答这个问题。
众所周知，transformer 架构是自然语言处理 (NLP) 领域的一项突破。它克服了 seq-to-seq 模型（如 RNN 等）无法捕获文本中的长期依赖性的局限性。事实证明，transformer 架构是 BERT、GPT 和 T5 及其变体等革命性架构的基石。正如许多人所说，NLP 正处于黄金时代，可以说 transformer 模型是一切的起点。
在用户日常搜索过程中，一个经常出现的问题即大多数返回的网站结果拥有完全相同或者几乎一样的信息。而应用了相似性搜索的相似引擎即可为用户返回最恰当、最合适的结果，同时隐藏或者丢弃那些重复的数据。 但是，目前相似性搜索领域需要克服的难题即它的规模和运行速度。近日，Facebook的人工智能研究团队就称已在该问题上取得了重要进展。Facebook在新发布的论文《Billion-scale similarity search with GPUs》中表示，可在GPU 上实现十亿规模级的相似性搜索，并且已开源该方法。
作者：Ketan Doshi 翻译：欧阳锦校对：和中华 本文约3800字，建议阅读10分钟本文通过可视化的方式清晰地展示了Transformer的工作本质，并从本质中探索了它具有优良表现的原因。
主流的序列转换模型(dominant sequence transduction models)都是基于复杂的递归神经网络或者卷积神经网络，包括一个编码器(encoder)和一个解码器(decoder)
注意力模块（Attention module）存在于每个Encoder及Decoder中。放大编码器的注意力：
开放域问答系统的泛化性和鲁棒性一直是一个业界难题，其中位于最顶层的稠密检索模型(Dense Retriever)常常被诟病其OOD泛化能力不如传统的BM25算法。
光照对我们示例着色模型的影响非常简单；它为着色提供了一个主导方向。当然，现实世界中的照明可能非常复杂。可以有多个光源，每个光源都有自己的大小、形状、颜色和强度；间接照明甚至增加了更多的变化。正如我们将在第9章中看到的，基于物理的、写实的着色模型需要考虑所有这些参数。
现实世界中，我们看到的任何物体都受光照的影响。没有光，我们也就看不到任何东西，因为光，我们才能感知到这个丰富的世界。而在3D渲染中为了能获得更加真实的渲染效果，光照计算就不可或缺。
第5章 支持向量机 来源：ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目 译者：@QiaoXie 校对：@飞龙 支持向量机（SVM）是个非常强大并且有多种功能的机器学习模型，能够做线性或者非线性的分类，回归，甚至异常值检测。机器学习领域中最为流行的模型之一，是任何学习机器学习的人必备的工具。SVM 特别适合复杂的分类，而中小型的数据集分类中很少用到。 本章节将阐述支持向量机的核心概念，怎么使用这个强大的模型，以及它是如何工作的。 线性支持向量机分类 SV
简而言之，内核（kernel）是一种捷径，可以帮助我们更快地进行某些计算，否则就会涉及到更高维空间的计算。这听起来相当抽象。在这篇博文中，我将向你们展示一个只需要基本算术的简单例子。
本文介绍了自然语言处理中的文本相似度计算方法和应用场景，并详细阐述了基于LSH（Locality-Sensitive Hashing）方法、基于树的方法（如随机森林、梯度提升树等）和基于图的方法（如k-Nearest Neighbors，k-NN）等应用场景。同时，文章还对未来的研究方向进行了展望，包括模型性能的评价、适用领域的拓展、计算效率的提升等。
目前，Lucene 限制点积（dot_product）运算只能用于归一化向量上。归一化是指强制所有向量的幅度（magnitude((https://en.wikipedia.org/wiki/Magnitude_(mathematics%29#Euclidean_vector_space))）等于一。虽然在许多情况下这是可以接受的，但对于某些数据集来说，这可能会导致相关性问题。一个典型的例子是由 Cohere 构建的嵌入向量。他们的向量使用幅度来提供更相关的信息。
支持向量机是一种监督学习技术，主要用于分类，也可用于回归。它的关键概念是算法搜索最佳的可用于基于标记数据(训练数据)对新数据点进行分类的超平面。
本文将从单头Attention工作原理、多头Attention工作原理、全连接网络工作原理三个方面，实现一文搞懂Transformer的工作原理。
循环神经网络和长短期记忆网络已经广泛应用于时序任务，比如文本预测、机器翻译、文章生成等。然而，它们面临的一大问题就是如何记录长期依赖。 为了解决这个问题，一个名为Transformer的新架构应运而生。从那以后，Transformer被应用到多个自然语言处理方向，到目前为止还未有新的架构能够将其替代。可以说，它的出现是自然语言处理领域的突破，并为新的革命性架构（BERT、GPT-3、T5等）打下了理论基础。 Transformer由编码器和解码器两部分组成。首先，向编码器输入一句话（原句），让其学习这句话的特征，再将特征作为输入传输给解码器。最后，此特征会通过解码器生成输出句（目标句）。 假设我们需要将一个句子从英文翻译为法文。如图所示，首先，我们需要将这个英文句子（原句）输进编码器。编码器将提取英文句子的特征并提供给解码器。最后，解码器通过特征完成法文句子（目标句）的翻译。
Google最近发布了一种新方法-Random Feature Attention-用来取代transformers中的softmax注意力机制，以实现相似或更好的性能，并显着改善时间和空间复杂度。
局部敏感哈希（LSH）是一种高效的近似相似性搜索技术，广泛应用于需要处理大规模数据集的场景。在当今数据驱动的世界中，高效的相似性搜索算法对于维持业务运营至关重要，它们是许多顶尖公司技术堆栈的核心。
Transformers是机器学习（ML）中一个令人兴奋的（相对）新的部分，但是在理解它们之前，有很多概念需要分解。这里我们关注的是基本的Self-Attention机制是如何工作的，这是Transformers模型的第一层。本质上，对于每个输入向量，Self-Attention产生一个向量，该向量在其邻近向量上加权求和，其中权重由单词之间的关系或连通性决定。
近年来，基于自注意力特别是 Transformer 的方法大量涌现，首先是在自然语言处理领域，最近在计算机视觉领域。
在过去的几年里，我们看到了基于 Transformer 的模型的兴起，并在自然语言处理或计算机视觉等许多领域取得了成功的应用。在本文中，我们将探索一种简洁、可解释和可扩展的方式来表达深度学习模型，特别是 Transformer，作为混合架构，即通过将深度学习与符号人工智能结合起来。为此，我们将在名为 PyNeuraLogic 的 Python 神经符号框架中实现模型。
在过去的几年里，我们看到了基于 Transformer 的模型的兴起，并在自然语言处理或计算机视觉等许多领域取得了成功的应用。在本文[1]中，我们将探索一种简洁、可解释和可扩展的方式来表达深度学习模型，特别是 Transformer，作为混合架构，即通过将深度学习与符号人工智能结合起来。为此，我们将在名为 PyNeuraLogic[2] 的 Python 神经符号框架中实现模型。
支持向量机（SVM）是个非常强大并且有多种功能的机器学习模型，能够做线性或者非线性的分类，回归，甚至异常值检测。机器学习领域中最为流行的模型之一，是任何学习机器学习的人必备的工具。SVM 特别适合应用于复杂但中小规模数据集的分类问题。
网上有人用libsvm2.89在Python2.6成功。（一定要libsvm2.89搭配python2.6，其他版本都不能成功，我就是浪费了大量时间在这里！） python 搭建libsvm方法。python版本和libsvm版本匹配很重要！ 两步： 1.将libsvm-2.89\windows\python目录下的svmc.pyd文件复制到C:\Python26\DLLs； 2.将libsvm-2.89\python目录下的svm.py放到C:\Python26\Lib目录里。 from svm impo
选自TowardsDataScience 作者：Priya Dwivedi 机器之心编译 参与：Pedro、路 本文介绍了如何基于 SQuAD 数据集搭建问答系统及其重要组件。 我最近很愉快地完成了斯坦福深度学习自然语言处理课程（CS224N），学到了很多新的东西。在结课项目中我基于斯坦福问答数据集（SQuAD）实现了一个问答系统。在这篇博客中，我将为大家介绍搭建问答系统所需要的主要模块。 完整代码 GitHub 地址：https://github.com/priya-dwivedi/cs224n-Squa
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