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适用于稀疏的嵌入、独热编码数据的损失函数回顾和PyTorch实现

在稀疏的、独热编码编码数据上构建自动编码器 自1986年[1]问世以来,在过去的30年里,通用自动编码器神经网络已经渗透到现代机器学习的大多数主要领域的研究中。在嵌入复杂数据方面,自动编码器已经被证明是非常有效的,它提供了简单的方法来将复杂的非线性依赖编码为平凡的向量表示。但是,尽管它们的有效性已经在许多方面得到了证明,但它们在重现稀疏数据方面常常存在不足,特别是当列像一个热编码那样相互关联时。 在本文中,我将简要地讨论一种热编码(OHE)数据和一般的自动编码器。然后,我将介绍使用在一个热门编码数据上受过训练的自动编码器所带来的问题的用例。最后,我将深入讨论稀疏OHE数据重构的问题,然后介绍我发现在这些条件下运行良好的3个损失函数: CosineEmbeddingLoss Sorenson-Dice Coefficient Loss Multi-Task Learning Losses of Individual OHE Components -解决了上述挑战,包括在PyTorch中实现它们的代码。 热编码数据 热编码数据是一种最简单的,但在一般机器学习场景中经常被误解的数据预处理技术...

摊牌了!我要手写一个“Spring Boot”

目前的话,已经把 Spring MVC 相关常用的注解比如@GetMapping 、@PostMapping 、@PathVariable 写完了。我也已经将项目开源出来了,地址:https://github.com/Snailclimb/jsoncat 。原创开源不易,觉得不错的话,欢迎给良心作者 1 个 star 鼓励一下! 今天是晴天,我像往常一样坐在窗台,看着电脑“发呆”。毕竟是周末,就不分享技术干货了。 简单和小伙伴们聊聊自己最近正在做,已经开始做的事情。 01 重构 JavaGuide 我们经常会对自己早期写的代码感觉恶心,这是导致很多项目烂尾、不好维护很重要的一个原因之一。 写作也是一样,我也经常觉得自己早期写的文章像一坨翔。造成这个现象的原因很简单!我觉得主要可能有两方面原因: 自己沉淀的知识更多,对于某个知识点的理解更加深刻。 不同于其他类型文章,技术类文章本身就需要不断完善,文章内容才会更好。 所以,最近几个月我一直抽空对 JavaGuide 上早期的一些文章进行大篇幅重构,比如 Java基础、Java集合框架、 Zookeeper 、Redis等等。 毕竟,时间有...

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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