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Keras中的Embedding层是如何工作的

在学习的过程中遇到了这个问题,同时也看到了SO中有相同的问题。而keras-github中这个问题也挺有意思的,记录一下。...[0, 1, 2, 3, 4] [5, 1, 2, 3, 6] 在神经网络中,第一层是 Embedding(7, 2, input_length=5) 其中,第一个参数是input_dim,上面的值是...7,代表的是单词表的长度;第二个参数是output_dim,上面的值是2,代表输出后向量长度为2;第三个参数是input_length,上面的值是5,代表输入序列的长度。...一旦神经网络被训练了,Embedding层就会被赋予一个权重,计算出来的结果如下: +------------+------------+ | index | Embedding | +--...vector就是下面这个: [[0.7, 1.7], [0.1, 4.2], [1.0, 3.1], [0.3, 2.1], [4.1, 2.0]] 原理上,从keras的那个issue可以看到,在执行过程中实际上是查表

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    用户层下API的逆向分析及重构

    ReadProcessMemory输出的结果是相同的 [image-20220218193553598.png] 拓展 再看下WriteProcessMemory,还是调用了ntdll.dll的NtProtectVirtualMemory...在 User 层和 Kernel 层分别定义了一个 _KUSER_SHARED_DATA结构区域,用于 User 层和 Kernel 层共享某些数据,它们使用固定的地址值映射,_KUSER_SHARED_DATA...结构区域在 User 和 Kernel 层地址分别为: User 层地址为:0x7ffe0000 Kernnel 层地址为:0xffdf0000 虽然指向的是同一个物理页,但在ring3层是只读的,在...ring0层是可写的 在0x30偏移处SystemCall存放的地址就是真正进入ring0的实现方法 [image-20220219161549475.png] 我们跟进去看看,这里有两个函数,一个是KiFastSystemCall...KiIntSystemCall: 7c92e500 8d542408    lea   edx,[esp+8] 7c92e504 cd2e      int   2Eh 7c92e506 c3       ret 那么我们该如何判断当前系统是否支持快速调用呢

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    代码质量第 1 层 - 可重构的代码

    可重构的代码指:可以放心的改代码,不用担心因为改代码而导致 bug。可重构的代码的是对代码质量最高的要求,也是最难达到的。 可重构的代码是易于维护的。...对于非可重构的代码,如果改了某模块,可能会导致一系列相关改动。如何找到改动会导致的影响?这不仅需要工作量,还有漏改导致的质量风险。...如何写出可重构的代码 写出可重构的代码要做 3 件事: 隔离副作用。 使用静态类型。 写测试。 隔离副作用是写出可重构代码的基础。使用静态类型是对过程的检查。写测试是对结果的检查。 下面具体来说。...至此,《学得会,抄得走的提升前端代码质量方法》系列就完结啦~ 前几期地址: 前言 代码质量第 5 层 - 只是实现了功能 代码质量第 4 层 - 健壮的代码 代码质量第 3 层 - 可读的代码 代码质量第...2 层 - 可重用的代码

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    Deep learning基于theano的keras学习笔记(3)-网络层

    如果一张特征图的相邻像素之间有很强的相关性(通常发生在低层的卷积层中),那么普通的dropout无法正则化其输出,否则就会导致明显的学习率下降。...#例如(2,1)代表将输入的第二个维度重拍到输出的第一个维度,而将输入的第一个维度重排到第二个维度 1.8 RepeatVector层 RepeatVector层将输入重复n次 keras.layers.core.RepeatVector...本函数用以对上一层的输出施以任何Theano/TensorFlow表达式 keras.layers.core.Lambda(function, output_shape=None, arguments...MaxoutDense层以nb_features个Dense(input_dim,output_dim)线性层的输出的最大值为输出。...需要反卷积的情况通常发生在用户想要对一个普通卷积的结果做反方向的变换。例如,将具有该卷积层输出shape的tensor转换为具有该卷积层输入shape的tensor。,同时保留与卷积层兼容的连接模式。

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    如何更好的输出应用日志

    日志作为应用故障排查的一个重要利器,是应用开发中的重要一环。但是日志如何打印、打印那些信息却没有一个非常好的规范,本文根据自己多年开发经验,总结出一些日志打印的好的实践。...好的日志用一句话来说就是在正确的位置输出有用的信息。...当然只有这些信息还是不够的,应该将输出日志时的上写文也输出到日志中才能方便后续问题的定位。...图片 日志最终输出的格式可以选择常用的JSON格式,然后上报日志统一搜集平台进行解析搜索,以下是一个请求和响应的日志条目示例。...图片 图片 2.3、常见日志输出位置及内容 下表中总结了一些常见的打印日志的位置、消息内容及应该记录的消息内容。

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    如何输出图片的原始比率

    背景 一些网站特别是以内容呈现为主的,经常会有图片的显示。一方面图片要懒加载,另一方面要设置图片占位以避免页面抖动。 懒加载的这篇文章先不说,先说下图片占位中,保持图片原始宽高百分比的问题。...图片原始宽高百分比,在英文里有个专有名词,Intrinsic ratio,在Google搜这个会出来很多文章的。...demo jsbin.com/copogub/edi… HTML 首先设定页面上图片的原始高度宽度是已知的,自然百分比也是已知的了 里面的$ratio为服务端渲染的变量,一般的4x3比率:75%,16x9...其中padding-top是控制百分比的关键,padding-top的百分比又是相对于宽度的,具体解释文章看这里 然后里面的图片用绝对定位来撑开 .main { display: inline-block...; /* 注意这里设置的是max-width,而不是width,以兼容小图片 */ width: 200px; .intrinsic { position: relative;

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    如何重构你的时间序列预测问题

    在本教程中,您将了解如何使用Python重构您的时间序列预测问题。 完成本教程后,您将知道: 如何将你的时序预测问题作为一个能替代的回归问题来进行重构。...如何将你的时序预测问题作为一个分类预测问题来进行重构。 如何用不同的时间范围重构时序预测问题。 让我们开始吧。 重构预测问题的好处 重新审视你的问题,是探索对将要预测的事物的另一种观点。...5.0 print(dataframe.head(5)) 运行该示例将输出重构的问题的前5行。...Python重构您的时间序列预测问题。...具体来说,你了解到: 如何设计你的时间序列问题的替代回归问题。 如何将您的预测问题作为分类问题。 如何设计预测问题的替代时间范围。

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    How to Use the TimeDistributed Layer for Long Short-Term Memory Networks in Python 译文

    如何在没有TimeDistributed层的情况下设计一个多对一的LSTM进行序列预测。 如何利用TimeDistributed层设计一个多对多的LSTM进行序列预测。 让我们开始吧。 ?...如何在LSTM上使用该装饰器,应该在何时使用? 当您在Keras GitHub issues和StackOverflow上搜索该包装饰器层的讨论时,您的困惑将会是多个层面的。...也就是说,我们可以将问题重构为一个(由序列中每个项目的输入-输出对组成的)数据集。给定0,网络应输出0,给定0.2,网络必须输出0.2,依此类推。...一个神经元对于前一层中的每个LSTM单元有一个权重,另外一个用于bias输入。 这做了两件重要的事情: 允许将问题重构并像它被定义那样来学习,即一个输入对应一个输出,保持每个时间步的内部过程分离。...具体来说,你了解到: 如何设计一对一的LSTM进行序列预测。 如何在不使用TimeDistributed层的情况下设计多对一的LSTM进行序列预测。

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    Tensorflow2.X中使用自编码器图像重构实战---文末送书

    图像重构是计算机视觉领域里一种经典的图像处理技术,而自编码器算法便是实现该技术的核心算法之一。...在了解了自编码器的基本原理之后,本节就通过实例讲解如何利用Tensorflow2.X来一步步地搭建出一个自编码器并将其应用于MNIST手写图像数据的重构当中。...,最后输出再还原成和原输入数据相同维度的数据。...同样地,对每一层网络的神经元权重进行正态分布初始化,并将最后一层激活函数换成Sigmoid函数以便于将输出转为像素值: # 解码器网络 Decoder = tf.keras.models.Sequential...测试集的后6000张图像被应用于测试图像的重构效果,之后再构建可视化函数对其显示: #模型测试 decoded_imgs = model.predict(x_test[4000:]) #原图像与重构后的图像对比

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    如何在Python中将TimeDistributed层用于Long Short-Term Memory Networks

    如何在没有TimeDistributed层的情况下设计一个多对一的LSTM进行序列预测。 如何利用TimeDistributed层设计一个多对多的LSTM进行序列预测。 让我们开始吧。...如何在LSTM上使用该装饰器,应该在何时使用? 当您在Keras GitHub issues和StackOverflow上搜索该包装饰器层的讨论时,您的困惑将会是多个层面的。...也就是说,我们可以将问题重构为一个(由序列中每个项目的输入-输出对组成的)数据集。给定0,网络应输出0,给定0.2,网络必须输出0.2,依此类推。...一个神经元对于前一层中的每个LSTM单元有一个权重,另外一个用于bias输入。 这做了两件重要的事情: 允许将问题重构并像它被定义那样来学习,即一个输入对应一个输出,保持每个时间步的内部过程分离。...具体来说,你了解到: 如何设计一对一的LSTM进行序列预测。 如何在不使用TimeDistributed层的情况下设计多对一的LSTM进行序列预测。

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    重构-如何编写一段好的代码

    关于重构,很多人可能都有惨痛的经验, 就不说去阅读别人的代码了, 有时候自己写的代码过半年,可能自己都看不明白, 这时候再来重构代码是一件很痛苦的事情。...其实很多时候面试时会聊到重构的问题, 我自己的看法是重构是软件开发中不可缺少的一个环节, 并不是说需要重构的代码都是坏代码, 有时候是旧的代码架构不能适应新的需求, 而有时候是为了新技术的使用。...今天来说一下在代码重构中的一个技巧, 如何编写一段好的代码。 其实不止是重构,在平时开发中如果可以的话也尽量用下面这种方式写代码。...那么如何进一步重构呢。 这里可以使用 Enum的技巧, 来看一下使用 Enum 如何写一段阅读性良好的代码。...总结 重构其实是在于代码的细节, 在提高代码架构的健壮性的时候也不要忘了提高代码的可阅读性。 在代码编写中有这么个格言, 如果代码写得好可以自述其身, 谁还需要注释?

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    如何优雅的写 Controller 层代码?

    目录 前言 Controller 层参数接收 统一状态码 统一校验 统一响应 统一异常 前言 本篇主要要介绍的就是 controller 层的处理,一个完整的后端请求由 4 部分组成: 接口地址(也就是...请求方式(一般就是 get、set,当然还有 put、delete) 请求数据(request,有 head 跟 body) 响应数据(response) 本篇将解决以下 3 个问题: 当接收到请求时,如何优雅的校验参数...返回响应数据该如何统一的进行处理 接收到请求,处理业务逻辑时抛出了异常又该如何处理 Controller 层参数接收(太基础了,可以跳过) 常见的请求就分为 get 跟 post 两种: @RestController...层的返回: return new ResultVo(productInfoService.getOne(new QueryWrapper(productInfo))); 开发小哥肯定不乐意了,谁有空天天写...,这样无论在 service 层还是 controller 层,开发人员只管抛出 API 异常,不需要关系怎么返回给前端,更不需要关心日志的打印。

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