为了解决Embedding层对整个深度学习网络收敛速度的影响,一般处理方式是预训练Embedding。在得到了稀疏特征的稠密表达后,再与其他特征一起输入神经网络进行训练 总结 对类别特征进行one-hot或者multi-hot编码的主要问题是特征向量维度过大,特征过于稀疏,容易造成模型欠拟合,模型的权重参数的数量过多,导致模型收敛过慢,因此,...
The proposed framework is built on a multi-embedding-based method to link prediction that considers network topology and rich node attributes. For the link prediction problem, the proposed framework takes into account a wide range of node attributes, including structural and attribute proximity, ...
BGE-M3-Embedding,一个基于XLM-RoBERTa,同时集成Multi-Linguality, Multi-Functionality和Multi-Granularity能力的Text Embedding模型。为100 多种语言的语义检索提供统一支持,包括三种常见的检索功能:密集检索(dense retrieval)、多向量检索(multi-vector retrieval)和稀疏检索(sparse/lexical retrieval)。此外,还能处理不同粒...
总体而言，one-hot和multi-hot编码在处理类别特征时存在稀疏性问题，而Embedding技术通过将其转换为稠密向量，有效解决这一问题。Embedding不仅丰富了特征表示，还有助于提升模型的表达能力，但其参数量大需注意影响网络的训练效率。因此，在实际应用中，应权衡不同编码方式与Embedding技术的利弊，选择最合适的...
DeepRec提供Multi-HashEmbedding等功能，，这些有什么用处？DeepRec提供Multi-HashEmbedding、AdamAsyncOptimizer...
DeshadowNet: A Multi-context Embedding Deep Network for Shadow Removal CVPR2017 本文使用深度学习CNN网络来进行阴影去除,最大的特色就是全自动的端对端的实现阴影去除。 automatic and end-to-end deep neural network (DeshadowNet) 阴影去除也算是一个老大难问题了,目前存在的方法主要问题有如下三点: 1)Lack...
·The use of multi-metadata feature embedding of Chinese characters in Chinese NER.利用多元数据特征嵌入汉字在中文NER中的应用。 ·提出了一种新的两流模型,该模型结合了汉字的部首、字符和单词the radicals, characters and words,提高了MECT方法的性能。 ·在几个著名的中国NER基准数据集上对所提出的方法进行...
In this work, we propose the multi-partition embedding interaction (MEI) model with block term format to systematically address this problem. MEI divides each embedding into a multi-partition vector to efficiently restrict the interactions. Each local interaction is modeled with the Tucker tensor ...
1. To fully ensure security and satisfies robustness and invisibility,a multi-embedding watermarking algorithm in the cellular automata domain was presented. 为了在满足水印不可见性和鲁棒性的同时,充分保障水印的安全性,提出了一种元胞自动机域的水印重复嵌入算法。
Yuille, "Multi-Instance Visual- Semantic Embedding," IEEE Conf. Comput. Vis. Pattern Recognit. (CVPR '15), preprint, 22 Dec 2015, arXiv:1512.06963.Z. Ren, H. Jin, Z. L. Lin, C. Fang, and A. L. Yuille, "Multi-instance visual- semantic embedding," CoRR, vol. abs/1512.06963, ...