embeddings

Вопрос или проблема Я пытался разобраться в размерности векторов представлений в нейронных сетях, и, похоже, наконец, у меня что-то щелкнуло в голове. Тем не менее, мне хотелось бы проверить, правильно ли я понимаю. Векторы представлений — это эффективный

Вопрос или проблема В графе знаний векторы эмбеддинга могут быть изучены для узлов (эмбеддинг узлов) и рёбер (эмбеддинги рёбер). Существует ли метод для обучения единого вектора эмбеддинга для всей графа знаний? Ответ: операция считывания графа может

Вопрос или проблема Я начал изучать GNN (графовые нейронные сети) впервые и у меня возникли трудности с пониманием их преимуществ по сравнению с методами эмбеддинга, вдохновленными NLP, такими как DeepWalk и node2vec. GNN действительно показывают лучшие

Вопрос или проблема Контекст Я управляю портфелем объектов недвижимости на таких платформах, как Airbnb, осуществляя поддержку клиентов на протяжении всего пребывания гостей (от предварительного бронирования до завершения проживания).

Вопрос или проблема Я читал статью о Swin Transformer и наткнулся на концепцию относительного позиционного смещения. Я не могу понять, почему это более эффективно, чем позиционные эмбеддинги. Надеюсь, кто-то сможет объяснить это интуитивно. Заранее спасибо!

Вопрос или проблема Привет, у меня есть список корзин покупок от клиентов, и я хотел бы создать эмбеддинги для продуктов. Например: КОРЗИНА1 = [‘ПРОДУКТ234’, ‘ПРОДУКТ214’, ‘ПРОДУКТ768’] КОРЗИНА2 = [‘

Вопрос или проблема Добрый день! У меня есть набор данных с тысячами названий магазинов на английском языке. Несколько названий магазинов могут принадлежать одной бизнес-единице, например, магазины с названиями “KFC 001”

Вопрос или проблема Есть ли способ использовать виджеты, не отправляя данные на серверы, или полностью использовать оранжевый без интернета? Я уже использовал оранжевый в прошлом и сейчас нахожусь в ситуации, когда не могу отправить данные.

Вопрос или проблема Я работаю над задачей многоклассовой классификации последовательностей. Мой набор данных состоит из последовательностей данных различной длины. Например, 1500 размеченных образцов: 500 точек данных принадлежат классу A, 500 классу B и 500 классу C.

Вопрос или проблема Я начинающий в машинном обучении. Мой проект заключается в создании поисковой системы на основе ИИ, которая показывает связанные статьи, когда мы ищем на сайте. Для этого я решил обучить свое собственное встраивание.

Вопрос или проблема Для неконтролируемой кластеризации текста ключевым моментом является начальноеembedding для текста. Если мы хотим использовать deepcluster для текста, проблема для текста заключается в том, как получить начальноеembedding из глубокой модели.

Вопрос или проблема Я работаю над проектом кластеризации, в котором мой набор данных включает как традиционные переменные (числовые и категориальные признаки), так и встраивания нескольких переменных, сгенерированных моделями OpenAI. Моя цель –

Вопрос или проблема Мне нужны векторные представления слов, чтобы построить латентное пространство слов (английский). У меня есть около 2500 слов для встраивания и затем около 9000, чтобы вывести, основываясь на некоторой модели, которую я создам.

Вопрос или проблема Даже если временной ряд состоит только из чисел, поиск абстрактного фиксированного векторного представления был бы интересен для целей классификации/кластеризации. Поскольку мы можем обучать и находить абстрактные представления/встраивания

Вопрос или проблема Хорошо, предположим, у нас есть хорошо помеченные изображения с недискретными метками, такими как яркость или размер, и мы хотим генерировать изображения на их основе. Если бы это было сделано с дискретной меткой, это могло бы выглядеть

Вопрос или проблема Я пытаюсь создать сеть кодировщик-декодировщик в Keras для генерации предложения определённого стиля. Так как моя задача является неконтролируемой, то есть у меня нет эталонных данных для сгенерированных предложений, я использую классификатор

Вопрос или проблема Представьте, что у вас есть задача, где у вас есть запрос и набор документов с результатами, и вы хотите ранжировать документы с учетом запроса. Также предположим, что у вас есть векторные представления (эмбеддинги) для запроса и для документов.

Вопрос или проблема Я обучил свою модель с использованием функции потерь тройки, используя архитектуру FaceNet. Я использовал набор данных 11k hands. Теперь я хочу оценить, насколько хорошо работает моя модель, поэтому я подаю ей 2 изображения одного

Вопрос или проблема Я немного запутался с кодированием категориальных переменных. Есть другие посты/блог-посты по этой теме, но ни один из них не обсуждает проблему, с которой я сталкиваюсь. У меня есть набор данных со смешанными переменными (то есть

Вопрос или проблема Допустим, у меня есть несколько списков текстов, такие как: A = ["девочка", "женщина", "королева"] B = ["мальчик", "мужчина", "король"] C = ["пожарный", "строительный рабочий", "механик"] D = ["медсестра", "учитель начальных классов"