期刊： 作者：Jiajing Wu, Dan Lin , Zibin Zheng and Qi Yuan 单位：Sun Yat-sen University 联系方式：wujiajing@mail.sysu.edu.cn Abstract 近来，图嵌入技术已被广泛用于各种网络的分析中，但是大多数现有的嵌入方法都忽略了可能在金融交易网络中起作用的边缘的时间和加权信息。以太坊的开放性为我们提供了该领域前所未有的数据挖掘机会。考虑到交易网络的现实规则和特征，我们建议将以太坊交易网络建模为时间加权多重图（TWMDG），其中每个节点都是唯一的以太坊账户，每个边代表按金额加权并分配时间戳的交易。在TWM

最近在工作中进行了NLP的内容，使用的还是Keras中embedding的词嵌入来做的。 Keras中embedding层做一下介绍。 中文文档地址：https://keras.io/zh/layers/embeddings/ 参数如下： 其中参数重点有input_dim,output_dim,非必选参数input_length. 初始化方法参数设置后面会单独总结一下。 demo使用预训练（使用百度百科（word2vec）的语料库）参考 embedding使用的demo参考： def create_embedding(word_index, num_words, word2vec_mode

tensorflow-chatbot-中文 :person_running: [中文聊天机器人]具有bahdanau注意和Word2Vec预训练嵌入的seq2seq模型的Tensorflow实现 此基于撰写的。 如何 [选项1]重新训练模型 $ git clone https://github.com/AdrianHsu/tensorflow-chatbot-chinese.git # put your own training/eval data in the correct path, as shown above $ ./run.sh [选项2]使用预先训练的保护程序文件测试模型 您应该在下载经过预训练的模型，然后将其放入save/目录。 确保您的输入已经放置在正确的路径中，并且已通过文本分段API（例如jieba）进行了预处理。 $ ./hw2_seq2seq.sh 操作方法（网络） 您必须先下载冻结

表示学习算法实践 word embedding & KG embedding 神经语言模型 • 词向量学习 – 基于预测的模型：word2vec – 基于技术的模型：GloVe • 课间休息 • 知识图谱表示学习 – 常用评价任务 – 基于映射的方法：TransE，TransR – 基于张量分解的方法：RESCAL • 现场实践 – C&W模型 过程的定义 （Construction） – 输入参数 – 模型参数 – 模型计算过程 – 优化过程 • 过程的执行（ Execution） – 初始化模型参数 – 学习过程 » 获得训练数据 » 执行学习过程 – 保存模型参数

主要介绍了Keras—embedding嵌入层的用法详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

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运行 main.m 这解决了直角坐标系中 1.NR 方法和 2. Halomorphic 嵌入方法中的潮流问题。 此版本不考虑 PV（发电机）总线，实现了 .matpower 数据格式。 如需这方面的指导，请与我联系。 下面给出 ieee 6bus wood 和 wollenberg 系统的结果。 矩形潮流结果潮流在 6 次迭代中收敛Vmag Vang(deg) P(MW) Q(MVAR) ' 1.0500 0.0000 1.0787 0.1595 1.0500 -3.6709 0.5000 0.7435 1.0700 -4.2730 0.6000 0.8962 0.9894 -4.1957 -0.7000 -0.7000 0.9855 -5.2762 -0.7000 -0.6999 1.0044 -5.9472 -0.7000 -0.6999 t1 = 0.0072 V rect

BEFAQ BEFAQ(BERT Embedding Frequently Asked Question) 开源项目是好好住面向多领域FAQ集合的问答系统框架。 我们将Sentence BERT模型应用到FAQ问答系统中。开发者可以使用BEFAQ系统快速构建和定制适用于特定业务场景的FAQ问答系统。 BEFAQ的优点有： （1）使用了Elasticsearch、Faiss、Annoy 作为召回引擎 （2）使用了Sentence BERT 语义向量（Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks） （3）对同义问题有很好的支持 （4）支持多领域语料（保证了召回的数据是对应领域的，即使是同样的问题，也可以得到不同的答案。） （5）提供了根据当前输入提示联想问题（suggest）功能的接口 BEFAQ的框架结构如下图

embedding层代码

A Compact Embedding for Facial Expression Similarity, CVPR2019