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将向量提取器用于平行语料对齐的一个小示例

zh_list = [ "国际高等教育研究机构QS Quacquarelli Symonds于2023年6月28日正式发布第20版世界大学排名，首次将就业能力和可持续发展指标纳入排名体系，成为全球唯一一个同时包含这两项指标的排名..., "瑞典皇家科学院2022年10月10日在斯德哥尔摩宣布，将2022年诺贝尔经济学奖授予经济学家本·伯南克(Ben Bernanke)、道格拉斯·戴蒙德(Douglas Diamond)和菲利普...它的各种形式都是直接或者间接地来自于太阳或地球内部所产生的热能。包括太阳能、风能、生物质能、地热能、水能和海洋能以及由可再生能源衍生出来的生物燃料和氢所产生的能量。...国际高等教育研究机构QS Quacquarelli Symonds于2023年6月28日正式发布第20版世界大学排名，首次将就业能力和可持续发展指标纳入排名体系，成为全球唯一一个同时包含这两项指标的排名...瑞典皇家科学院2022年10月10日在斯德哥尔摩宣布，将2022年诺贝尔经济学奖授予经济学家本·伯南克(Ben Bernanke)、道格拉斯·戴蒙德(Douglas Diamond)和菲利普·迪布维格(

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乘积量化PQ：将高维向量压缩 97%

表示将向量分割成子向量的数量。...对于给定的向量维度 D，不使用PQ的聚类方法将导致非常高的内存需求和复杂度： 操作 内存和复杂度 k-means PQ 通过将向量分割成子向量，并应用到这些较小维度的子量化过程，PQ显著降低了等效内存使用和分配复杂度...以下是PQ的基本原理和步骤： 向量分割： 取一个大的高维向量，将其分割成等大小的块，这些块称为子向量 子空间聚类： 每个子向量空间分配一个独立的聚类集，对每个子空间进行聚类以确定中心点 中心点分配： 将每个子向量与最近的中心点进行匹配...子向量量化：每个子向量独立地被量化，即分配给最近的集群中心点（在PQ中称为复制值） 中心点ID分配：量化后，不直接存储子向量，而是用它们对应的中心点的ID来表示 在PQ中，每个中心点c[i]都有一个唯一的...在实际应用中，通常会采用优化过的库，如Faiss等来实现PQ。 数据获取 首先，获取数据。以Sift1M数据集为例，展示如何在Faiss中构建PQ索引，并将其与倒排文件（IVF）结合以提高搜索效率。

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    近邻搜索算法浅析

    简介 随着深度学习的发展和普及，很多非结构数据被表示为高维向量，并通过近邻搜索来查找，实现了多种场景的检索需求，如人脸识别、图片搜索、商品的推荐搜索等。...另一方面随着互联网技术的发展及5G技术的普及，产生的数据呈爆发式增长，如何在海量数据中精准高效的完成搜索成为一个研究热点，各路前辈专家提出了不同的算法，今天我们就简单聊下当前比较常见的近邻搜索算法。...，进入其他候选节点的子空间查询距离更近的点 重复步骤2，直到搜索路径为空  性能 理想情况下的复杂度是O(K log(N)) 最坏的情况下（当查询点的邻域与分割超平面两侧的空间都产生交集时，回溯的次数大大增加...构建过程 ： 随机选择两个点，执行k为2的聚类，用垂直于这两个聚类中心的超平面将数据集划分 在划分的子空间内进行递归迭代继续划分，直到每个子空间最多只剩下K个数据节点 最终形成一个二叉树结构。...，将集合中的所有数据映射到一个或多个哈希表中，完成索引的建立。

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    MATLAB中向量_向量法表示字符串

    创建向量 直接输入值 例如： 这里既可以用逗号来分割，也可以用空格 使用冒号输入某一数字范围的值，例如，C=1:4:20，其中第一个数字是起始值，第二个数字是步长，第三个数字是终止值。...可以用索引将需要删除的部分赋值为[ ] 但是，缩短向量不是做正确的方法，因为可能会导致一些逻辑问题，在可行的情况下，应该使用索引来复制需要保存的元素。...()：常规取整、向上取整、向下取整、向零取整 切片 切片操作能将一个向量中的指定元素复制到另一个向量的不同位置。...，每列的最大值和每列的最小值 连接数组 看一个简单的例子 切片数组 对一个数组进行切片：A(对行索引,对列索引) 例子： 重塑数组 有些时候我们希望将某一维度的数组变形为另一种维度的需求...本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。

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    CS224w图机器学习（四）：Spectral Clustering

    图的社区是从节点间的连接关系来研究图的性质，本章则是从另一个角度（谱聚类）来介绍图。...： 1）预处理：构造图的矩阵表征； 2）分解：计算矩阵的特征值和特征向量，并基于特征值和特征向量将每个节点映射到一个低维向量； 3）聚类：根据降维后的向量，对节点进行聚类与分组。...第一个评价指标为Graph Cut，将图分割为两类需要cut的边条数，一个好的分类应该让不同分割模块的成员之间的连接尽可能地少。 ，上述例子中的 。...如下所示，它有两个特征向量（分别对应图B和图C），而对应的特征值都为d。 这里已经很接近图的分割了，无向图G有两个不连通的图B和图C组成，而其特征向量已经把图B和图C分割开。...有了足够的知识支撑，我们再来看Fiedler提出的寻找图分割的最优cut（find optimal cut）。 将图G分割为子图A和子图B，表示为一个向量， 强制令 。

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    谱聚类算法(Spectral Clustering)

    图2 图的表示 1.2 特征值与L矩阵 先考虑一种最优化图像分割方法，以二分为例，将图cut为S和T两部分，等价于如下损失函数cut(S, T)，如公式1所示，即最小(砍掉的边的加权和)。 ?...剩下的仅是将松弛化的问题再离散化，即将特征向量再划分开，便可以得到相应的类别，如将图3中的最小特征向量，按正负划分，便得类{A,B,C}和类{D,E,F,G}。...衡量子图大小的标准是：子图各个端点的Degree之和。 ? 2.3 Ratio Cut 方法 Ratio cut的目标是同时考虑最小化cut边和划分平衡，以免像图1中的cut出一个单独的H。...如果将E看成一个高维向量空间，也能在一定程度上反映item之间的关系。将E直接kmeans聚类，得到的结果也能反映V的聚类特性，而谱聚类的引入L和L’是使得G的分割具有物理意义。...上述对将E当成向量空间矩阵，直观地看符合我们的认知，但缺乏理论基础；而L(L’等)的引入，如第2节所述，使得计算具有理论基础，其前k个特征向量，也等价于对L(L’等)的降维。

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    如何构建skim-gram模型来训练和可视化词向量

    //github.com/priya-dwivedi/Deep-Learning/blob/master/word2vec_skipgram/Skip-Grams-Solution.ipynb 本教程将展示如何在...详情请查看我的 GitHub repo。 1. 数据预处理 首先清理数据，删除标点、数字，并将文本分割成单个单词。...子采样 经常出现的单词，如「the」、「of」和「for」，并没有给附近的单词提供太多的语境。如果丢弃一些，我们就可以消除数据中的的部分噪声，实现更快的训练和更好的表示。...我们把一个输入词如「ants」（蚂蚁）表示为独热向量。这个向量有 10000 个分量（每个分量都对应于词汇表中的一个单词），我们将单词「ants」对应的分量设为「1」，所有其他分量都为 0。...网络的输出也是一个单向量（也包含 10000 个分量）。 训练结束时，隐藏层将会有经过训练的词向量。隐藏层的大小相当于向量中的维数。在上面的例子中，每个单词都有一个长度为 300 的向量。

    1.7K60

    与机器学习算法相关的数据结构

    在大多数情况下，可以在运行时将数组分配给固定大小，或者可以计算可靠的上限。...在需要无限扩展数组的情况下，可以使用可扩展数组，如C++标准模板库(STL)中的向量类。Matlab中的常规数组具有类似的可扩展性，可扩展数组是整个Python语言的基础。...一旦数组的大小超过存储空间，就会分配一个大小为两倍的新空间，将值复制到其中，并删除旧数组。...问题 如果你想自己练习并实现ML算法的数据结构，请尝试解决以下一些问题： 1. 将矩阵向量乘法代码片段封装到一个名为MatrixTimeVectoral的子例程中，为子例程设计调用语法。 2....考虑一下“svm.cpp”第316行中的Kernel：K_Function方法。用于保存向量的数据结构的优点和缺点是什么？ 5. 如何在LIBSVM库中重构核函数的计算？ 6.

    2.4K30

    什么是多模态机器学习？

    联合表示将多个模态的信息一起映射到一个统一的多模态向量空间； 协同表示负责将多模态中的每个模态分别映射到各自的表示空间，但映射后的向量之间满足一定的相关性约束（例如线性相关）。 ?...转化 Translation / 映射 Mapping 转化也称为映射，负责将一个模态的信息转换为另一个模态的信息。...模态间的转换主要有两个难点，一个是open-ended，即未知结束位，例如实时翻译中，在还未得到句尾的情况下，必须实时的对句子进行翻译；另一个是subjective，即主观评判性，是指很多模态转换问题的效果没有一个比较客观的评判标准...对齐又可以是空间维度的，比如图片语义分割 （Image Semantic Segmentation）：尝试将图片的每个像素对应到某一种类型标签，实现视觉-词汇对齐。 ?...协同学习 Co-learning 协同学习是指使用一个资源丰富的模态信息来辅助另一个资源相对贫瘠的模态进行学习。

    5.2K51

    ChatGPT盛行的当下，向量数据库为大模型配备了一个超级大脑

    图 1 展示了几组文本嵌入的情况，一个最简单的例子就是 king - man + woman = queen，简单的小学加减法。 图 1. 三维情况下的向量图解。...超级英雄的另一个武器是向量压缩，主要是指对向量进行编码，以减少其存储空间和传输时间的过程。这个过程通常涉及到两个方面：压缩率和失真率。...PQ 方法是把高维向量分割成若干个子向量，然后对每个子向量进行独立的标量量化（Scalar Quantization， SQ），即用一个有限集合中最接近的值来近似表示每个子向量。...然后，把所有的向量按照它们的第一个子码本的索引分组，得到若干个列表，每个列表中的向量都有相同的第一个子码本的索引。这样做可以把高维空间划分成更细粒度的子空间，并且可以用倒排索引来存储和检索。...例如，在 2014 年 CVPR 提出的基于 IMI 的最近邻搜索方法，它可以用于处理百万级别的高维数据集。IMI 方法将高维向量分割成两个子向量，然后对每个子向量进行独立的 PQ，得到两个子码本。

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    大模型系列——解读RAG

    基础的 RAG 技术 RAG 系统的起点一般是一个文本文档的语料库，简单看起来是这样的: 把文本分割成块，然后把这些分块嵌入到向量与transformer编码器模型，把所有这些向量建立索引，最后创建一个...例如，在 LlamaIndex 中，NodeParser 就提供了一些高级选项，如定义自己的文本分割器、元数据、节点/块关系等。...有两种选择，一个是句子窗口检索，即在检索到的较小块周围按句子展开上下文，另一个是父文档检索，即递归地将文档分割成若干较大的父块，其中包含较小的子块。...它们将并行执行，然后将检索到的上下文组合在一个提示语中，以便 LLM 合成对初始查询的最终答案。在 Langchain 作为多查询检索器，在 Llamaindex 作为子问题查询引擎。...对于多文档存储来说，一个非常经典的情况是一个摘要索引和另一个文档块向量索引。 定义Query路由包括设置它可以做出的选择。

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    什么是多模态机器学习？「建议收藏」

    联合表示将多个模态的信息一起映射到一个统一的多模态向量空间； 协同表示负责将多模态中的每个模态分别映射到各自的表示空间，但映射后的向量之间满足一定的相关性约束（例如线性相关）。...转化也称为映射，负责将一个模态的信息转换为另一个模态的信息。...模态间的转换主要有两个难点，一个是open-ended，即未知结束位，例如实时翻译中，在还未得到句尾的情况下，必须实时的对句子进行翻译；另一个是subjective，即主观评判性，是指很多模态转换问题的效果没有一个比较客观的评判标准...对齐又可以是空间维度的，比如图片语义分割 （Image Semantic Segmentation）：尝试将图片的每个像素对应到某一种类型标签，实现视觉-词汇对齐。...协同学习 Co-learning 协同学习是指使用一个资源丰富的模态信息来辅助另一个资源相对贫瘠的模态进行学习。

    2.3K21

    每日学术速递4.12（全新改版）

    减少对输入-输出示例的需求：通过将任务向量插入模型的自注意力头中，研究者们展示了可以在不需要额外的输入-输出示例的情况下引导模型执行任务。...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。...，MA-LMM提出按顺序在线处理视频帧，并将过去的视频信息存储在记忆库（Memory Bank）中，这样模型就可以在不超过LLMs的上下文长度约束或GPU内存限制的情况下引用历史视频内容进行长期分析。...为了缓解这些问题，我们的研究探讨了剪切和粘贴增强技术在卫星图像中语义分割的有效性。我们将这种通常需要标记实例的增强调整为语义分割的情况。...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。

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    Self-Attention 和 Multi-Head Attention 的区别——附最通俗理解！！

    在应用softmax之前，通常会除以一个缩放因子（如查询或键向量维度的平方根）来稳定梯度。...第四步：加权和输出 Multi-Head Attention（多头注意力机制）：通过将输入的查询、键和值矩阵分割成多个头，并在每个头中独立计算注意力，再将这些头的输出拼接线性变换，从而实现在不同表示子空间中同时捕获和整合多种交互信息...线性变换：对输入的查询、键和值矩阵进行线性变换。这些线性变换是通过与相应的权重矩阵相乘来实现的。变换后的矩阵将用于后续的多头注意力计算。 分割与投影：将线性变换后的查询、键和值矩阵分割成多个头。...输入：序列“我爱AI”经过嵌入层，每个词（如“我”）被映射到一个512维的向量。 2....Multi-Head Attention（多头注意力机制） 假如你有一群不同的小朋友，每个人都有自己最喜欢的玩具。一个小朋友可能最喜欢超级英雄，另一个可能喜欢动物，还有一个可能喜欢车子。

    4.6K11

    NV-LIO：一种基于法向量的激光雷达-惯性系统（LIO）

    造成这种配准失败的原因之一是难以将墙两侧的点云对齐，这就是所谓的双边问题[1]。尽管墙壁有一定的厚度，但这些错位可能会在地图中将墙表现为没有厚度。另一个问题是固定参数问题。...为了应对这个问题，我们采用了与LIO-SAM类似的扫描到子地图匹配方法。子地图是通过在前一个关键帧坐标系中累积前一个关键帧的法线云来生成的。...对于最后一个关键帧 ，增强前 个关键帧的子地图 如下所示： 其中 表示将关键帧 中的法向量云转换为关键帧 的坐标系，∪表示法向量云的增强。...可以使用特征值来近似法线向量的分布，其中最小的特征值 ，如果它低于某个特定阈值，则表示退化情况。随后，每个特征值 对应一个特征向量 ，可以将测量协方差Q设置为： 其中s是一个给定的常数。...当与前一个关键帧匹配时，我们使用这种基于分布的测量协方差在退化情况下插入因子。然而，在循环关闭等高概率错误匹配的情况下，如果检测到退化，我们避免插入循环因子以确保稳定性。

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    专栏 | 递归卷积神经网络在解析和实体识别中的应用

    ，所以暂时不讨论。...RIGHT-ARC(l): 添加一个 s_2—>s_1 的标记为 l 的依赖关系，并且将 s_1 从栈里面移除。 SHIFT: 将 b_1 从未解析词的数组中移出，放入栈。...RCNN 是一个通用的架构，不仅能够用于依存分析，还能对于文章的语义进行建模，将任意长度的文本转化成固定长度的向量。...例如上面的例子中，Mac 到 a 的距离是-1，到 wants 的距离是 -2。距离嵌入编码了子树的更多信息。 最后将词向量和距离向量作为卷积层的输入。...与一般的解析树不同，依存分析的树的每个节点都有两个向量表示。一个是该节点的单词的词向量表示w，另一个是该节点的短语向量表示x。

    1.5K130

    r语言的for循环_两效十MVR强制循环

    大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 R语言for循环 for循环 本教程将针对初学者，探讨如何在R语言中编写基本的for循环和嵌套式for循环。...： for(i 将一个循环放置在另一个循环体中称为嵌套。...如前所述，这种情况实际很少用到，大部分情况下是要把结果作为向量或矩阵存储。如果将结果存储，则如下： for (i 这样可以清晰地看到，跳过的第二步循环实际产生了一个缺失值“NA”。...示例： # R for loop with break statement 如果将结果存储在向量中： for (i 可以看到，向量中只有两个元素。...本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。

    3.8K30

    如何在神经网络中表示部分-整体的层次结构

    本文来自NVIDIA GTC21的一篇演讲，主讲人是多伦多大学、谷歌和Vector研究所的Geoffrey Hinton，他将介绍一个关于表征的单一想法，该想法把transformers，SimclR，...在无监督学习之后，把学习到的embedding之前的那一层拿出来，然后适配一个线性分类器如softmax，线性分类器表现很好。它是有效的，但在直觉上并不令人满意。...如果图像中的一个patch包含A类和B类的部分物体，而另一个patch包含A类和C类的部分物体，我们真的想为这两个patch得到相同的输出向量吗？ GLOM是为了克服这个问题而设计的。...GLOM，为解析树中的节点分配embedding向量。 其生物学上的灵感来自于每个细胞都有一套完整的指令用于制造蛋白质，将所有的知识复制到每个细胞中似乎是一种浪费，但这是非常方便的。...对象就像器官，它们是具有类似基因表达矢量的细胞的集合。非常相同的脸部向量必须对物体所占的列（如鼻子所占的列和嘴巴占据的列）作出不同的自上而下的预测，神经场解决了这个问题。

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    doc2vec和word2vec(zigbee简介及应用)

    word2vec word2vec是一个众所周知的概念，用于将单词转换成用户向量来表示。...PV-DM 模型 如果您对上面的草图感到熟悉，那是因为它是CBOW模型的一个小扩展。 它不是仅是使用一些单词来预测下一个单词,我们还添加了另一个特征向量，即文档Id。...幸运的是，在大多数情况下，我们可以使用一些技巧：如果你还记得，在图3中我们添加了另一个文档向量，它对每个文档都是唯一的。...这很好，因为如前所述，在我看来，标记和匹配文档的表示还有很长的路要走。 此外，这表明这是一个很好的例子，说明机器学习模型如何在他们训练的特定任务之外封装更多的能力。...这可以在深度CNN中看到，其被训练用于对象分类，但是也可以用于语义分割或聚类图像。 总而言之，如果您有一些与文档相关的任务 – 这对您来说可能是一个很好的模型！

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