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深度学习应用篇-自然语言处理：N-Gram、SimCSE介绍，更多技术：数据增强、智能标注、多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、模型压缩算法等

每一个字节片段称为gram，对所有gram的出现频度进行统计，并且按照事先设定好的阈值进行过滤，形成关键gram列表，也就是这个文本的向量特征空间，列表中的每一种gram就是一个特征向量维度。...概率计算 假设我们有一个由n nn个词组成的句子$S=(w{1},w{2},...,w{n})$，如何衡量它的概率呢？...2.3.无监督SimCSE 无监督SimCSE的思想非常简单，给定一个句子集合${xi}{i=1}^{m}$，将$x{i}$分别输入到编码器中两次，分别得到向量$z{i}$的正例和$z{i}^{’}$；...裁剪，删除和替换等数据增强方法，效果均不如dropout masks机制，即使删除一个词也会损害性能，详细如下表所示， 图片 使用下一句作为目标训练，或者采用两个独立的编码器进行编码的效果，不如采用一个编码器的...的效果，具体如下表所示， 图片 2.6.1训练参数 对于有监督的SimCSE，对模型进行3个轮的训练，在STS-B的开发集上每训练250步进行一次模型验证，并保存测试集上最优效果的节点。

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    每日学术速递4.12（全新改版）

    为了找到任务向量，我们计算每个任务的平均中间激活次数，并使用 REINFORCE 算法搜索任务向量的子集。生成的任务向量引导模型执行比原始模型更好的任务，而无需输入输出示例。...方法提出：为了解决这些问题，论文提出了一个在线处理视频帧并使用长期记忆库来存储过去视频信息的方法。这种方法允许模型在不超出LLMs的上下文长度和GPU内存限制的情况下，进行长期视频分析。...通过这些设计，MA-LMM能够有效地处理长期视频内容，同时解决了大型语言模型在处理长视频时遇到的上下文长度限制和GPU内存限制的问题。...对于每个图像，首先将其对应的标签分割成多个二值掩码，每个掩码代表一个类别中的一个连通区域。 通过这种方式，可以将每个连通区域作为一个实例进行提取和保存。...允许实例之间发生重叠，以创建不典型但合理的场景，这有助于模型泛化到罕见的实际情况。 对于每个训练图像，重复粘贴过程多次，其中粘贴的实例数量是一个可调的参数。

    14110

    教程 | 初学文本分析：用Python和scikit-learn实现垃圾邮件过滤器

    对比和分析了两个分类器的结果：多项式朴素贝叶斯和支持向量机。 文本挖掘（text mining，从文本中导出信息）是一个广泛的领域，因为不断产生的巨量文本数据而已经得到了普及。...这里，我们将在创建词典后删除这样的词，这非常方便，因为当你有了一个词典时你只需要删除每个这样的单词一次。欢呼吧！！到现在为止，你不需要做任何事情。...支持向量机（SVM）的目标是将训练数据中的一些子集从被称为支持向量（support vector，分离超平面的边界）的剩余部分分离。...我们提取了测试集中的每一封邮件的词计数向量，并使用训练后的朴素贝叶斯（NB）分类器和支持向量机模型预测其类别（ham 邮件或垃圾邮件）。以下是垃圾邮件过滤应用程序的完全代码。...遵循本文章中描述的相同步骤，并检查它如何执行支持向量机和多项式朴素贝叶斯模型。

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    操作系统复习笔记——第十一章 文件系统实现

    要直接访问一个从块b开始的文件的块i，可以直接访问块b+i。因此连续分配支持顺序访问和直接访问。 问题： 外部碎片 如何确定一个文件需要多少空间。 解决方法：终止用户程序 并加上合适的错误消息。...连接分配创建文件，可以简单地在目录中增加一个新条目，对于链接分配，每个目录条目都有一个指向文件首块的指针。创建文件时，无需说明文件大小，只要有空闲块，文件就可以增大。因此，无需合并磁盘空间。...（free-space list）空闲空间链表记录了所有空闲磁盘空间，即未分配给文件或目录的空间。当创建文件时，搜索空闲空间链表以得到所需要的空间，并分配给新文件。这些空间会从空闲空间链表中删除。...11.5.2 链表 空闲空间管理的另一种方法是将所有空闲空间磁盘块用链表连接起来，并将指向第一空闲块的指针保存在磁盘的特殊位置，同时也缓存在内存中。...11.5.3 组 对空闲链表的一个改进是将n个空闲块的地址存在第一个空闲块中。这些块中的n-1个确实为空，而最后一块包含另外n个空闲块的地址，如此继续。

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    java | 深入理解Java枚举类型(三)

    EnumSet noneOf(Class elementType) //创建一个指定元素类型并包含所有枚举值的EnumSet > EnumSet..., E to) // 初始集合包括指定集合的补集 > EnumSet complementOf(EnumSet s) // 创建一个包括参数中所有元素的EnumSet...EnumSet allOf(Class elementType)静态方法则是创建一个填充了elementType类型所代表的所有枚举实例，奇怪的是EnumSet提供了多个重载形式的of方法，...理解位向量 在分析EnumSet前有必要先了解以下位向量，顾名思义位向量就是用一个bit位(0或1)标记一个元素的状态，用一组bit位表示一个集合的状态，而每个位对应一个元素，每个bit位的状态只可能有两种...图示演示过程如下，注意universe数组在EnumSet创建时就初始化并填充了所有可能的枚举实例，而elements值的第n个bit位1时代表枚举存在，而获取的则是从universe数组中的第n个元素值

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    两种求集合全部子集的方法

    如果我们有一个求集合的所有子集(包括集合自身)的需求，即有一个集合s,包括两个元素 ，则其所有的子集为....不难求得，子集个数sn与原集合元素个数n之间的关系为：sn=2^n-1。...本文分别讲述两种实现方法： 一：位图法： 1）构造一个和集合一样大小的数组A，分别与集合中的某个元素相应，数组A中的元素仅仅有两种状态：“1”和“0”，分别代表每次子集输出中集合中相应元素是否要输出。...下一次迭代过程都须要上一次迭代的结果，而最后一次迭代之后就没有下一次了。 因此如果原始集合有n个元素。则在迭代过程中，总共须要保存的子集个数为2^(n-1)-1,n>=1。...由于是递归，在第一种方法时，使用了C++中的bitset,这种方法效率非常高，在第二个方法中，使用两个向量的目的是，一个向量记录了这次迭代须要输出的集合，一个向量是为了这次迭代须要參考上次输出的情况。

    84910

    R3数据结构和文件读取

    第一次出现视为没有重复）length（X判断向量长度，连接paste0（rep（“studengt”，length（x），x）3个向量不一样长时，谁长取谁），unique去重复，输出的是数据，duplicated...)#4两个向量进行的操作，4种#（1）比较运算（逻辑比较），循环补齐，生成等长的逻辑向量（向量不一样长时，谁长取谁）（等位运算，向量长度不相等时，发生循环补齐，等位运算注意非整倍数有时会造成结果错误,如...x的下标组成的向量,x[2:4],x[c(1,5)],反选x[-4]#去掉第四个位置x[-(2:4)]#去掉234的位置（3）按名字#修改向量中的某个/某些元素：取子集+赋值，改一个元素x[4]所有列并仅去除重复行，则可以将上述代码中的c("column_name")替换为NULL，即：df_unique 一个去除重复行后的完整数据框df_unique...，ctrl+l，清空控制台rm(l)#删除一个rm(df1,df2)#删除多个rm(list = ls()) #删除全部，ls环境中所有变量，列出一个包里所有函数或数据jimmy <- function

    2.8K00

    R-learn）Day1+Day2

    size --Apply#重启R语言：Session--Restart session#小括号前()的字母/单词一定是函数#脚本文件保存时，会在文件名后面加上一个.R(起名不要加.)...#脚本、图片、文件的默认保存位置，也是文件读取的默认位置，都在一个工作目录（working directory）下，也就是同一个文件夹下#为方便管理工作目录，推荐从project进入R语言，不推荐从.R...，返回来的逻辑值数量与长向量一致。...] #取出x的除第2-4个外的其他元素# 按照逻辑值：中括号里是与x等长且意义对应的逻辑值向量# 按照位置：中括号里是由x的下标组成的向量，是向量哦##如何修改向量中的某个/某些元素x=c(8,9,10,11,12...最终产生多少个逻辑值还需要要长向量的长度#取子集专用中括号：[]:将TRUE对应的值挑选出来，FALSE丢弃。

    8810

    向量数据库基础：HNSW

    Pgvector 是 PostgreSQL 的一个扩展，允许在数据库中存储和检索向量数据。它支持 HNSW（分层可导航小世界）索引，这使得对高维向量数据进行快速近似最近邻搜索成为可能。...哈希将数据点转换为低维空间中的代码，将相似的项分组到同一个桶中，以便更快地检索。 图（HNSW 使用的）创建了一个点网络，其中边根据相似性度量连接邻居。...区分 HNSW 和 IVF 当将 HNSW 与倒排文件 (IVF) 索引方法进行比较时，HNSW 的一个突出特点是它能够适应动态数据集——它可以高效地管理插入和删除，而无需完全重建索引。...优点 文档齐全: HNSW 的一个重要优势是其强大的文档和支持其方法的大量研究。这个强大的基础有助于开发人员和研究人员了解、实现和优化算法以用于各种应用程序。...将 pgai（将 AI 工作流引入 PostgreSQL）与 pgvectorscale 和 pgvector 相结合使开发人员能够继续使用他们熟知并喜爱的 PostgreSQL，通过将其转化为一个用于矢量工作负载及

    20610

    Day5：R语言课程（数据框、矩阵、列表取子集）

    学习目标 演示如何从现有的数据结构中取子集，合并及创建新数据集。 导出数据表和图以供在R环境以外使用。...---- 注意：有更简单的方法可以使用逻辑表达式对数据帧进行子集化，包括filter()和subset()函数。这些函数将返回逻辑表达式为TRUE的数据帧的行，允许我们在一个步骤中对数据进行子集化。...使用之前创建的list1，并索引第二个组件： list1[[2]] 你看到控制台上输出了什么？使用双括号表示法对于访问各个组件同时保留原始数据结构非常有用。...创建此列表时，我们知道我们最初在第二个组件中存储了一个数据框。...创建一个名为random的列表，包含组件：metadata，age，list1，samplegroup，和number。 打印出samplegroup组件中存储的值。

    17.8K30

    每日论文速递 | BiLoRA: 基于双极优化消除LoRA过拟合

    通过正则化项（R1）鼓励P和Q的近似正交性。 分离训练过程: 在较低层次，固定Λ，仅在训练数据集D1的一个子集上训练P和Q。...模型解释性: BiLoRA通过分开训练伪奇异向量和值来减少过拟合。研究这种训练策略如何影响模型的可解释性和决策过程可能是一个有趣的方向。...BiLoRA通过伪奇异值分解（pseudo SVD）的形式参数化低秩增量矩阵，并在两个不同的训练数据子集上分别训练伪奇异向量和伪奇异值。...关键创新: 引入双层优化框架，将参数学习分为两个层次，分别优化伪奇异向量和伪奇异值。 在不同的数据子集上训练参数，减少了对单一数据集的过拟合风险。...这篇论文为大型预训练模型的微调提供了一个新的视角，并通过实验验证了其有效性。BiLoRA方法的提出，为NLP社区提供了一个有价值的工具，以提高模型在各种下游任务中的性能。

    48910

    高维向量压缩方法IVFPQ :通过创建索引加速矢量搜索

    向量相似性搜索是从特定嵌入空间中的给定向量列表中找到相似的向量。它能有效地从大型数据集中检索相关信息，在各个领域和应用中发挥着至关重要的作用。...乘积量化是如何工作的?它可分为以下几个步骤: 1、将一个大的、高维的向量分成大小相等的块，创建子向量。 2、为每个子向量确定最近的质心，将其称为再现或重建值。...3、用代表相应质心的唯一id替换这些再现值。 让我们看看它在实现中是如何工作的，我们将创建一个大小为12的随机数组，并保持块大小为3。...然后对这些子向量进行处理，并将其链接到各自子簇内最接近的质心(也称为再现值)。 并且没有使用质心来保存量化向量，而是用一个唯一的质心ID来代替它。...模型的集成： 在检索增强生成任务中，可以考虑集成多个模型，其中之一专注于检索，而另一个专注于生成。IVFPQ 技术可以帮助检索模型更有效地工作。

    72110

    机器学习常见的聚类算法(上篇)

    聚类算法目的是将数据划分为几个互不相交且并集为原集的子集，每个子集可能对应于一个潜在的概念，例如：购买力强的顾客、尚待吸引的顾客。但是这些概念是算法不知道的，需要我们自己进行阐述。...k-均值算法思想如下： 初始化k个向量 根据样本数据距离最近的向量为依据将和一个向量最近的样本划为一类，如此划分子集 用从属于某一类的样本均值取代该向量 如上进行迭代，直到运行到某一个轮数，或者向量改变小于阈值...3.2 学习向量量化 学习向量量化是一个监督学习的算法，但他的思想和一般的无聚类算法比较相似： 向量量化的思路是，将高维输入空间分成若干不同的区域，对每个区域确定一个中心向量作为聚类的中心，与其处于同一区域的输入向量可用该中心向量来代表...算法思想如下： 随机初始化k个表示向量，并设定他们分别为第1…k类 随机选择一个样本，寻找离他最近的表示向量 更新该表示向量——如果表示向量所属类别和样本相同，就靠近该样本，否则远离该样本 重复2-4步骤...算法的流程很简单： 将m个样本看做m个已经划分好的子集 找出距离最近的两个聚类子集，将它们合并 重复步骤2，直到剩余k个子集 那么唯一的问题就是如何计算两个的距离，一般有三种表示： 最小距离：将两个集合中距离最近的两个元素的距离当做集合的距离

    1.2K00

    ICML2020 | 基于贝叶斯元学习在关系图上进行小样本关系抽取

    3 问题定义 在本文中，作者提出用关系的全局图来研究小样本关系提取，其中描述所有可能关系的关联的全局图被认为是一个额外的数据源。...与大多数学习原型向量一个点估计的元学习方法不同，作者将原型向量作为一个随机变量来模拟它的后验分布。后验分布自然由两个项组成，即全局关系图得到的原型向量的先验和支持句的似然函数。...作者通过将一个图神经网络应用于全局关系图，对后验中的先验分布进行参数化，并利用BERT对标记句子进行似然参数化。通过使用这种基于图的先验，我们的方法可以有效地推广到不同的关系。...因此，作者随机抽取10个关系进行训练，5个关系进行验证和剩余10个关系进行测试。 ?...原因是作者在后验分布中考虑了一个基于图的先验，使得作者的方法更加强大。该方法通过随机梯度Langevin动力学的蒙特卡罗抽样进行优化，更有效地建立和优化后验分布模型。

    78050

    独家 | 一文读懂特征工程

    注意集合的子集是一个指数的量级，故此类方法计算量较大。故而针对如何高效搜索特征空间子集，就产生了不同的算法。其中有一种简单有效的方法叫贪婪搜索策略，包括前向选择与后向删除。...后向删除即是说从所有特征构成的集合开始，逐步删除特征，只要删除后模型预测效果提升，即说明删除动作有效，否则就还是保留原特征。...它必须提供一个fit方法和一个coef_属性。...优点：相对于包裹式方法，不用将训练数据集分成训练集和测试集两部分，避免了为评估每一个特征子集对学习机所进行的从头开始的训练，可以快速地得到最佳特征子集，是一种高效的特征选择方法。...是所有数据实例的平均向量。

    1.1K80

    小论线性变换

    任何一个线性变换都可以用一个矩阵A来表示。...，不存在奇异值为0的情况，矩阵是方阵 Screenshot (23).png 特征值与奇异值 如果一个矩阵的秩为rr，表明这个矩阵表示的空间是rr维的，不等于0的特征值或者奇异值的个数是rr，特征值或者奇异值的绝对值表示对应维度的方差...% 对称矩阵就像对角矩阵那样 % 更深刻地去理解特征值与特征向量 % 特征值本质上是找到了一组完整的不缺失的特征向量后，可以进行解耦地伸缩变换，每个基上伸缩变换的系数 % 如果和压缩联系在一起的话，如果特征向量的长度都一样...px(Xnew,'ro','r-') hold on px(Xnew2,'b*','b:') %% 不能对角化意味着什么 % 找不到上面那些好的性质，特征向量之间线性相关充满不了整个空间 % 但是只是在变换前后同一个基的条件下找不到...5) mean((D(2,2)*Xnew(2,:) - Xnew2(2,:) ) < 1e-5) %% 如何将不能对角化的矩阵对角化，不存在奇异值为0的情况，矩阵是方阵 % SVD，构建起两个不同的坐标基

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