AI全知道-Embedding model中的Vector知识点
在嵌入模型(Embedding Model)中,向量(Vector)是核心概念之一。向量表示法不仅是数学中的基本工具,也是机器学习和深度学习中处理高维数据的关键手段。本文将深入探讨向量在嵌入模型中的作用、表示方法、计算和应用等知识点。
一、向量的基本概念
向量是一个具有方向和大小的量,在嵌入模型中通常表示为一组实数序列。向量用于表示文本、图像、用户行为等高维数据,通过向量化的表示,使得复杂数据能够在低维空间中进行计算和分析。
二、向量的表示方法
在嵌入模型中,向量的表示方法多种多样,以下是几种常见的表示方法:
- 词向量(Word Vector):表示单词的向量,常见模型有Word2Vec、GloVe、FastText等。
- 句子向量(Sentence Vector):表示整个句子的向量,常用模型有Sentence-BERT等。
- 文档向量(Document Vector):表示整个文档的向量,如Doc2Vec。
- 图像向量(Image Vector):表示图像的向量,通常通过卷积神经网络(CNN)生成。
- 用户和物品向量(User and Item Vector):在推荐系统中,表示用户和物品的向量。
三、向量计算
向量在嵌入模型中的计算主要包括以下几种操作:
- 向量加法和减法:在自然语言处理中,向量加法和减法常用于捕捉词语之间的关系。例如,向量(king) - 向量(man) + 向量(woman) ≈ 向量(queen)。
- 向量点积(Dot Product):用于计算两个向量的相似度,例如在推荐系统中计算用户和物品向量的相似度。
- 向量范数(Norm):表示向量的大小,常用的有L1范数和L2范数。
- 向量归一化(Normalization):将向量的大小调整为单位长度,以便进行相似度计算。
四、向量在嵌入模型中的应用
-
词嵌入(Word Embedding)
- Word2Vec:通过上下文词预测(Skip-Gram)或中心词预测(CBOW)方法,将单词映射到向量空间中。
- GloVe:基于词共现矩阵,通过矩阵分解生成词嵌入。
- FastText:考虑了词的子词信息,使得模型能处理未登录词。
-
句子嵌入(Sentence Embedding)
- Sentence-BERT:在BERT基础上,通过句子对比学习生成句子向量。
- InferSent:使用监督学习方法,通过自然语言推理任务训练句子嵌入。
-
文档嵌入(Document Embedding)
- Doc2Vec:将整个文档表
相关文章:
AI全知道-Embedding model中的Vector知识点
在嵌入模型(Embedding Model)中,向量(Vector)是核心概念之一。向量表示法不仅是数学中的基本工具,也是机器学习和深度学习中处理高维数据的关键手段。本文将深入探讨向量在嵌入模型中的作用、表示方法、计算和应用等知识点。 一、向量的基本概念 向量是一个具有方向和大…...

Qt 学习第四天:信号和槽机制(核心特征)
信号和槽的简介 信号和插槽用于对象之间的通信。信号和插槽机制是Qt的核心特征,可能是不同的部分大部分来自其他框架提供的特性。信号和槽是由Qt的元对象系统实现的。介绍(来自Qt帮助文档Signals & Slots) 在GUI编程中,当我们…...
跳跃游戏Ⅱ C++简单代码
给定一个长度为 n 的 0 索引整数数组 nums。初始位置为 nums[0]。 每个元素 nums[i] 表示从索引 i 向前跳转的最大长度。换句话说,如果你在 nums[i] 处,你可以跳转到任意 nums[i j] 处: 0 < j < nums[i] i j < n 返回到达 nums[n - 1] 的最…...
Gitlab中access token 和Deploy token的区别
在GitLab中,Access Token和Deploy Token是两种不同类型的令牌,用于不同的目的。以下是它们的主要区别: ### Access Token 1. **用途**: - 用于用户身份验证,允许用户以编程方式访问GitLab API。 - 可以用于克隆…...

【多线程】线程的五种创建方法
文章目录 线程在 Java 代码中编写多线程程序Thread 标准库 创建线程的写法1 . 继承 Thread 类代码回调函数休眠操作:sleep()抢占式执行观察线程jconsoleIDEA 内置调试器 2 . 实现 Runnable 接口代码 3. 匿名内部类创建 Thread ⼦类对象代码匿名内部类 4.匿名内部类创…...
关闭窗口工具类 - C#小函数类推荐
此文记录的是一个关于关闭窗口工具类。 /***关闭窗口工具类Austin Liu 刘恒辉Project Manager and Software DesignerE-Mail: lzhdim163.comBlog: http://lzhdim.cnblogs.comDate: 2024-01-15 15:18:00使用方法:CloseWindowUtil.CloseWindow(this.Handle);***/n…...

Xilinx FPGA 原语解析(一):IBUFDS_GTE3 差分时钟输入缓冲器
目录 1.使用说明 2.实例化代码 3.参数解释 4.端口连接 1.使用说明 IBUFDS_GTE3 是Xilinx FPGA 中用于高速接口的差分时钟信号输入缓冲器。 BUFDS_GTEx,x2/3/4(不同系列的FPGA x的值不同),其中UltraScale使IBUFDS_GTE3…...

力扣SQL50 患某种疾病的患者 正则表达式
Problem: 1527. 患某种疾病的患者 在SQL查询中,REGEXP 是用于执行正则表达式匹配的操作符。正则表达式允许使用特殊字符和模式来匹配字符串中的特定文本。具体到你的查询,^DIAB1|\\sDIAB1 是一个正则表达式,它使用了一些特殊的通配符和符号。…...

k8s集群的资源发布方式(滚动/蓝绿/灰度发布)及声明式管理方法
目录 1.常见的发布方式 2.滚动发布 3.蓝绿发布 4.实现金丝雀发布(Canary Release) 5.声明式管理方法 1.常见的发布方式 蓝绿发布:两套环境交替升级,旧版本保留一定时间便于回滚优点:用户无感知,部署和回滚速度较…...

SwiftUI 中掌握 ScrollView 的使用:滚动可见性
文章目录 前言视图修饰符应用场景可见性完整示例ContentViewVideoPlayerViewScrollViewVisibilityApp 总结 前言 我们的滚动 API 中又有一个重要的新增功能:滚动可见性。现在,你可以获取可见标识符列表,或者快速检查并监控 ScrollView 内视图…...

中药养发护发
按照中医理论,头发和肝肾有密切联系,肝主血,肾藏精, 其华在发,肝肾强健,上荣于头,则毛发乌黑浓密. 中药育发的应用 以当归,天麻,桑疹子养血润发,配合干姜祛风活血,能通畅经络, 加快循环,激活毛囊,能促进皮肤组织营养成分吸收和废弃物的排泄,改善 头发生态. 用苦参 皂角 清热化…...

Java面试题-集合类
目录 1、请简单介绍下 Java 的集合类吧。 Collection Set TreeSet和HashSet List ArrayList 和 LinkedList 数组和链表的区别 Java 的列表有哪些实现类? Vector Queue Map 能说下 HashMap 的实现原理吗? 能说下 HashMap 的扩容机制吗&#x…...

【Vue3】组件通信之v-model
【Vue3】组件通信之v-model 背景简介开发环境开发步骤及源码总结 背景 随着年龄的增长,很多曾经烂熟于心的技术原理已被岁月摩擦得愈发模糊起来,技术出身的人总是很难放下一些执念,遂将这些知识整理成文,以纪念曾经努力学习奋斗的…...
【Golang 面试 - 进阶题】每日 3 题(二)
✍个人博客:Pandaconda-CSDN博客 📣专栏地址:http://t.csdnimg.cn/UWz06 📚专栏简介:在这个专栏中,我将会分享 Golang 面试中常见的面试题给大家~ ❤️如果有收获的话,欢迎点赞👍收藏…...

Java中等题-多数元素2(力扣)【摩尔投票升级版】
给定一个大小为 n 的整数数组,找出其中所有出现超过 ⌊ n/3 ⌋ 次的元素。 示例 1: 输入:nums [3,2,3] 输出:[3] 示例 2: 输入:nums [1] 输出:[1]示例 3: 输入:num…...
100条超牛的DOS命令
目录 1. 文件和目录管理 1.1 列出文件和目录 1.1.1 dir 1.1.2 dir /w 1.2 切换目录 1.2.1 cd 1.2.2 cd .. 1.3 创建和删除目录 1.3.1 md / mkdir 1.3.2 rd / rmdir 1.4 文件操作 1.4.1 del / erase 1.4.2 copy 1.5 文件重命名 1.5.1 ren / rename 1.5.2 move …...

大数据信用报告查询会不会留下查询记录?怎么选择查询平台?
最近有不少网友都在咨询一个问题,那就是大数据信用报告查询会不会留下查询记录,会不会对自己的征信产生影响,下面本文就详细为大家介绍一下,希望对你了解大数据信用有帮助。 首先、大数据信用与人行征信是独立的 很多人只知道人行…...

JS【详解】内存泄漏(含泄漏场景、避免方案、检测方法),垃圾回收 GC (含引用计数、标记清除、标记整理、分代式垃圾回收)
内存泄漏 在执行一个长期运行的应用程序时,应用程序分配的内存没有被释放,导致可用内存逐渐减少,最终可能导致浏览器崩溃或者应用性能严重下降的情况,即 JS 内存泄漏 可能导致内存泄漏的场景 不断创建全局变量未及时清理的闭包&…...

第三期书生大模型实战营之Llamaindex RAG实践
基础任务 任务要求:基于 LlamaIndex 构建自己的 RAG 知识库,寻找一个问题 A 在使用 LlamaIndex 之前InternLM2-Chat-1.8B模型不会回答,借助 LlamaIndex 后 InternLM2-Chat-1.8B 模型具备回答 A 的能力,截图保存。 streamlit界面…...
【从0到1进阶Redis】Jedis 理解事务
笔记内容来自B站博主《遇见狂神说》:Redis视频链接 小伙伴们可以熟悉一下本专栏的 Redis 文章,可以更好地理解 正常操作 package oldfe.study;import com.alibaba.fastjson.JSONObject; import redis.clients.jedis.Jedis; import redis.clients.jedis.T…...
Python|GIF 解析与构建(5):手搓截屏和帧率控制
目录 Python|GIF 解析与构建(5):手搓截屏和帧率控制 一、引言 二、技术实现:手搓截屏模块 2.1 核心原理 2.2 代码解析:ScreenshotData类 2.2.1 截图函数:capture_screen 三、技术实现&…...
OpenLayers 可视化之热力图
注:当前使用的是 ol 5.3.0 版本,天地图使用的key请到天地图官网申请,并替换为自己的key 热力图(Heatmap)又叫热点图,是一种通过特殊高亮显示事物密度分布、变化趋势的数据可视化技术。采用颜色的深浅来显示…...

NLP学习路线图(二十三):长短期记忆网络(LSTM)
在自然语言处理(NLP)领域,我们时刻面临着处理序列数据的核心挑战。无论是理解句子的结构、分析文本的情感,还是实现语言的翻译,都需要模型能够捕捉词语之间依时序产生的复杂依赖关系。传统的神经网络结构在处理这种序列依赖时显得力不从心,而循环神经网络(RNN) 曾被视为…...
3403. 从盒子中找出字典序最大的字符串 I
3403. 从盒子中找出字典序最大的字符串 I 题目链接:3403. 从盒子中找出字典序最大的字符串 I 代码如下: class Solution { public:string answerString(string word, int numFriends) {if (numFriends 1) {return word;}string res;for (int i 0;i &…...
【HTTP三个基础问题】
面试官您好!HTTP是超文本传输协议,是互联网上客户端和服务器之间传输超文本数据(比如文字、图片、音频、视频等)的核心协议,当前互联网应用最广泛的版本是HTTP1.1,它基于经典的C/S模型,也就是客…...
根据万维钢·精英日课6的内容,使用AI(2025)可以参考以下方法:
根据万维钢精英日课6的内容,使用AI(2025)可以参考以下方法: 四个洞见 模型已经比人聪明:以ChatGPT o3为代表的AI非常强大,能运用高级理论解释道理、引用最新学术论文,生成对顶尖科学家都有用的…...

【分享】推荐一些办公小工具
1、PDF 在线转换 https://smallpdf.com/cn/pdf-tools 推荐理由:大部分的转换软件需要收费,要么功能不齐全,而开会员又用不了几次浪费钱,借用别人的又不安全。 这个网站它不需要登录或下载安装。而且提供的免费功能就能满足日常…...
uniapp 集成腾讯云 IM 富媒体消息(地理位置/文件)
UniApp 集成腾讯云 IM 富媒体消息全攻略(地理位置/文件) 一、功能实现原理 腾讯云 IM 通过 消息扩展机制 支持富媒体类型,核心实现方式: 标准消息类型:直接使用 SDK 内置类型(文件、图片等)自…...
十九、【用户管理与权限 - 篇一】后端基础:用户列表与角色模型的初步构建
【用户管理与权限 - 篇一】后端基础:用户列表与角色模型的初步构建 前言准备工作第一部分:回顾 Django 内置的 `User` 模型第二部分:设计并创建 `Role` 和 `UserProfile` 模型第三部分:创建 Serializers第四部分:创建 ViewSets第五部分:注册 API 路由第六部分:后端初步测…...
【Kafka】Kafka从入门到实战:构建高吞吐量分布式消息系统
Kafka从入门到实战:构建高吞吐量分布式消息系统 一、Kafka概述 Apache Kafka是一个分布式流处理平台,最初由LinkedIn开发,后成为Apache顶级项目。它被设计用于高吞吐量、低延迟的消息处理,能够处理来自多个生产者的海量数据,并将这些数据实时传递给消费者。 Kafka核心特…...