Azure Machine Learning - 什么是 Azure AI 搜索?

一、什么是Azure AI搜索 信息检索是任何显示文本和矢量的应用程序的基础。 常见方案包括目录或文档搜索、数据浏览,以及越来越多的基于专有基础数据的聊天式搜索形式。 创建搜索服务时,将使用以下功能: 通过搜索索引进行[全文]和[矢量搜索]的搜索引擎丰富的索引,[集成了数据分块和矢量化(预览版)]、针对文本的[词法分析],以及用于内容提取和转换的[可选 AI 扩充]用于[矢量查询]、文本搜索、混合搜索、模糊搜...

Azure Machine Learning - Azure AI 搜索中的集成数据分块和嵌入

一、组件图 下图显示了集成矢量化的组件。 下面是负责集成矢量化的组件清单: 基于索引器的索引编制支持的数据源。一个用于指定矢量字段的索引,以及一个分配到矢量字段的矢量化器定义。一个用于为数据分块提供文本拆分技能的技能组,以及一个矢量化技能(AzureOpenAiEmbedding 技能,或指向外部嵌入模型的自定义技能)。(可选)用于将分块数据推送到次要索引的索引投影(也在技能组中定义)一个嵌入模型,部署在 A...

Bi-SimCut: A Simple Strategy for Boosting Neural Machine Translation 论文笔记

目录 一、摘要二、Token Cutoff介绍、公式2-1、背景介绍2-2、Cutoff介绍、架构示意图、公式详解 三、Bi-SimCut介绍、公式3-1、Bi-SimCut介绍3-2、Bi-SimCut公式3-3、Bi-SimCut训练策略:双向预训练和单向微调 四、代码阅读(损失函数部分)附录一:熵以及信息熵附录二:KL散度(相对熵)附录三:JS散度附录四:互信息总结 一、摘要 摘要:Bi-SimCut是...

Perceptron, Support Vector Machine and Dual Optimization Problem (3)

Support Vector Machines Perceptron and Linear Separability 假设存在一个 linear decision boundary,它可以完美地对 training dataset 进行分割。 那么,经由上述 Perceptron Algorithm 计算,它将返回哪一条 linear separator? 当 linear separator(即一个给定的超平...

SVM(Support Vector Machines)

SVM(Support Vector Machines) 0. Introduction Capable of performing linear or nonlinear classification, regression, and even outlier detectionWell suited for classification of complex but small- or medium-si...

Machine Learning with Graphs

学习笔记,仅供参考,有错必纠 文章目录 Machine Learning with Graphs Convolutional Model for Graphs Components of Graph Convolution TransE, Translating Embeddings for Modeling Multi-relational Data Many other Trans[X] models V...

Machine Learning Model

机器学习(Machine Learning)是一门数据驱动(Data-driven)的科学,所谓的 数据驱动 是指需要使用样本数据训练模型(train model),然后再使用训练好的模型预测新的数据;根据样本数据(一般也称为训练数据(train data))携带标签(labels)与否,做以下分类: 监督学习(supervised learning):训练数据需要标签(labels),监督学习分为 分类问题...

综述类论文_Machine Learning for Encrypted Malicious Traffic Detection(重要)

文章目录 Machine Learning for Encrypted Malicious Traffic Detection: Approaches, Datasets and Comparative Study摘要存在的问题论文贡献1. 基于机器学习的加密流量检测模型的总体框架1.1 Research Target(研究目标)1.2 Traffic Dataset Collection(流量数据集收集)1...

Machine Learning】22.K-means聚类

K-means聚类 1.导入2.K-means实现2.1 找到最近的质心练习1 2.2 计算质心Exercise 2 2.3 查看算法工作2.4 随机初始化 3.在图像压缩上应用K-means3.1 加载及预处理数据3.2 在数据上应用模型3.3 压缩模型 4.课后题无监督学习的概念 c i c_i ci​的概念随机初始化K-means的代价elbow方法 无监督学习的一个代表性问题,聚类,而K-means是...

Machine Learning】18.Softmax函数

Softmax函数 1.导入2.Softmax函数2.1 算法简介2.2 损失函数 3.Tensorflow3.1 The *Obvious* organization3.2 preferred3.2.1 算法简介3.2.2 输出处理 3.3 SparseCategorialCrossentropy or CategoricalCrossEntropy 4. Softmax的数值稳定性4.1 问题描述4.2 ...
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