Learning hierarchical structures with linear relational embedding

中文embedding 排名对比随着自然语言处理（NLP）领域的发展，中文文本的嵌入（embedding）技术也得到了广泛应用。

中文embedding是将中文文本映射到向量空间中的一种技术，它通过将不同的中文单词、短语或句子转化为向量表示来捕捉它们之间的语义关系。

在中文embedding中，许多模型已经被提出，并且它们在不同的任务上展现出了各自的优势。

以下是三种常用的中文embedding模型及其在排名任务上的对比：1. Word2Vec：Word2Vec是一种经典的词嵌入模型，它通过基于上下文预测目标词的方法来学习词向量。

在中文排名任务中，Word2Vec可以通过学习到的词向量来计算文本的相似度，并根据相似度对文本进行排序。

然而，Word2Vec在处理中文时可能面临分词和歧义等问题，对于中文排名任务的准确性可能有所影响。

2. FastText：FastText是由Facebook提出的一种词向量学习模型，它考虑了词的n-gram信息，并引入了层次化的Softmax函数。

相比于Word2Vec，FastText在中文排名任务中可以更好地处理分词和歧义问题，因为它采用了字符级别的n-gram表示。

通过学习字符级别的向量表示，FastText可以更准确地捕捉中文文本中的语义信息，从而在排名任务中取得更好的效果。

3. Transformer-Based Models：基于Transformer结构的模型，如BERT和RoBERTa等，在中文embedding和排名任务中也取得了显著的成果。

这些模型利用自注意力机制来学习文本表示，并通过预训练和微调的方式获得更好的性能。

它们通常在大规模的中文语料库上进行训练，可以更全面地理解中文文本的语义和上下文信息，从而在中文排名任务中达到较高的准确性。

总的来说，中文embedding模型在排名任务中发挥着重要作用。

虽然不同模型在不同任务上可能有不同的表现，但FastText和基于Transformer结构的模型往往在中文排名任务中取得更好的效果。

embedding+mlp 模型的结构Embedding + MLP（多层感知机）是一种常用的深度学习模型结构，主要用于处理文本、序列和图像数据等任务。

本文将介绍Embedding + MLP模型的结构以及其在自然语言处理（NLP）中的应用。

Embedding + MLP模型的结构可以分为三个部分：输入层、表示层和输出层。

下面将详细介绍每个部分的功能和作用。

1.输入层：输入层主要负责接收原始数据，如文本、序列或图像等。

在NLP任务中，输入层通常是由一系列单词或字符组成的文本序列，每个单词或字符会被转换为一个向量表示。

为了将文本转换为向量表示，可以利用预训练的词向量模型，如Word2Vec、GloVe或FastText等。

这些模型将每个单词映射到一个高维向量空间中，使得具有相似语义的单词在向量空间中更加靠近。

通过将预训练的词向量作为输入层的参数，可以更好地捕获文本的语义信息。

2.表示层：表示层主要负责对输入数据进行特征提取和表示学习。

在Embedding + MLP模型中，表示层通常是一个多层感知机（MLP），也称为全连接神经网络。

MLP由多个全连接层组成，每个层都包含多个神经元，每个神经元与上一层的所有神经元相连。

每个神经元都会对输入的特征进行加权和变换，通过非线性激活函数，将结果传递给下一层。

在表示层的每个MLP层之间，可以使用激活函数来引入非线性变换，如ReLU（修正线性单元）、Sigmoid或Tanh等。

这些非线性变换有助于网络模型的表达能力，使其可以学习非线性的特征和决策边界。

3.输出层：输出层主要负责根据任务的需求生成预测或进行分类。

在Embedding + MLP模型中，输出层通常是由一个或多个神经元组成的全连接层。

对于二分类问题，可以使用一个神经元，并应用Sigmoid函数将输出限制在0到1之间。

对于多分类问题，可以使用多个神经元，并应用Softmax函数将每个类别的概率归一化。

对于回归问题，输出层可以是一个神经元或多个神经元，根据任务的要求进行设计。

第4卷第1期智能科学与技术学报V ol.4No.1 2022年3月Chinese Journal of Intelligent Science and Technology March 2022群体智能中的联邦学习算法综述杨强1,2，童咏昕3，王晏晟3，范力欣1，王薇3，陈雷2，王魏4，康焱1（1. 深圳前海微众银行股份有限公司，广东深圳 518063；2. 香港科技大学，香港 999077；3. 北京航空航天大学，北京 100191；4. 南京大学，江苏南京 210033）摘要：群体智能是在互联网高速普及下诞生的人工智能新范式。

然而，数据孤岛与数据隐私保护问题导致群体间数据共享困难，群体智能应用难以构建。

联邦学习是一类新兴的打破数据孤岛、联合构建群智模型的重要方法。

首先，介绍了联邦学习的基础概念以及其与群体智能的关系；其次，基于群体智能视角对联邦学习算法框架进行了分类，从隐私、精度与效率3个角度讨论了联邦学习算法优化技术；而后，阐述了基于线性模型、树模型与神经网络模型的联邦学习算法模型；最后，介绍了联邦学习代表性开源平台与典型应用，并对联邦学习研究进行总结展望。

关键词：群体智能；联邦学习；隐私保护中图分类号：TP39文献标志码：Adoi: 10.11959/j.issn.2096−6652.202218A survey on federated learning in crowd intelligenceYANG Qiang1,2, TONG Yongxin3, WANG Yansheng3, FAN Lixin1, WANG Wei3,CHEN Lei2, WANG Wei4, KANG Yan11. Qianhai WeBank Co., Ltd., Shenzhen 518063, China2. The Hong Kong University of Science and Technology, Hong Kong 999077, China3. Beihang University, Beijing 100191, China4. Nanjing University, Nanjing 210033, ChinaAbstract: Crowd intelligence is emerging as a new artificial intelligence paradigm owing to the rapid development of the Internet. However, the data isolation and data privacy preservation problems make it difficult to share data among the crowd and to build crowd intelligent applications. Federated learning is a novel solution that aims to collaboratively build models by breaking the data barriers in crowd. Firstly, the basic ideas of federated learning and a comparison with crowd intelligence were introduced. Secondly, federated learning algorithms were divided into three categories according to the crowd organization, and further optimization techniques on privacy, accuracy and efficiency were discussed. Thirdly, fe-derated learning operators based on linear models, tree models and neural network models were presented respectively.Finally, mainstream federated learningopensource platforms and typical applications were introduced, followed by the conclusion.Key words: crowd intelligence, federated learning, privacy preservation收稿日期：2021−12−16；修回日期：2022−03−04通信作者：童咏昕，yxtong@基金项目：国家重点研发计划基金资助项目（No.2018AAA0101100）；国家自然科学基金资助项目（No.U21A20516，No.61822201，No.U1811463，No.62076017）；微众学者计划Foundation Items: The National Key Research and Development Program of China (No.2018AAA0101100), The National Natural Science Foundation of China (No.U21A20516, No.61822201, No.U1811463, No.62076017), WeBank Scholars Program·30·智能科学与技术学报第4卷0引言近年来，人工智能技术的发展进入了新时代，诞生了以AlphaGo为代表的能够模拟出强大个体智慧的成功案例。

人工智能模拟习题及参考答案一、单选题（共103题，每题1分，共103分）1.关于“与/或”图表示知识的叙述，错误的有。

A、用“与/或”图表示知识方便使用程序设计语言表达，也便于计算机存储处理。

B、“与/或”图表示知识时一定同时有“与节点”和“或节点”。

C、“与/或”图能方便地表示陈述性知识和过程性知识。

D、能用“与/或”图表示的知识不适宜用其他方法表示。

正确答案：D2.自然语言中的词语需要转化为计算机可以记录处理的数据结构，通常会把自然语言中的词语转化为以下哪种数据结构：A、标量B、向量C、有向图D、结构体正确答案：B3.从全称判断推导出特称判断或单称判断的过程，即由一般性知识推出适合于某一具体情况的结论的推理是A、归结推理B、单调推理C、演绎推理D、默认推理正确答案：C4.Keras是用哪种语言编写的神经网络库（）A、JavaB、CC、ScalaD、Python正确答案：D5.问答系统中的NLP技术，以下描述不正确的是：A、问答（QA）系统的想法是直接从文档、对话、在线搜索和其他地方提取信息，以满足用户的信息需求。

QA系统不是让用户阅读整个文档，而是更喜欢简短而简洁的答案。

B、QA系统相对独立很难与其他NLP系统结合使用，现有QA系统只能处理对文本文档的搜索，尚且无法从图片集合中提取信息。

C、大多数NLP问题都可以被视为一个问题回答问题。

范例很简单：我们发出查询指令，机器提供响应。

通过阅读文档或一组指令，智能系统应该能够回答各种各样的问题。

D、强大的深度学习架构（称为动态内存网络（DMN））已针对QA问题进行了专门开发和优化。

给定输入序列（知识）和问题的训练集，它可以形成情节记忆，并使用它们来产生相关答案。

正确答案：B6.下列说法中对专用人工智能理解正确的是（）。

A、在某一个特定领域应用的人工智能。

B、充分利用已掌握的技能来解决新问题、达到甚至超过人类智慧的人工智能。

C、不是真正在这次人工智能浪潮中起到影响的主角。

lle原理总结
"LLE" 通常指的是局部线性嵌入（Locally Linear Embedding），是一种非线性降维算法。

以下是LLE 算法的原理总结：
1.局部线性重构：LLE 的核心思想是保持数据局部的线性关系。

它假设高维空间中的每个数据点都可以通过其近邻点的线性组合来表示。

因此，它试图在低维嵌入中保持这些局部的线性关系。

2.重建权重计算：对于每个数据点，LLE 算法通过找到其k 个最近邻居来构建局部线性表示。

然后，通过最小化重构误差，计算每个数据点与其最近邻点之间的权重。

3.全局嵌入：通过优化整个数据集的嵌入，LLE 算法尝试在全局范围内保持相邻点之间的局部线性关系。

这个优化问题通常涉及到在低维嵌入空间中找到能够最好重建高维数据关系的表示。

4.非线性降维：由于LLE 考虑了局部线性关系，它在保持数据流形结构方面表现出色，能够很好地处理非线性数据结构，适用于降维和数据可视化。

总体而言，LLE 算法通过在局部保持线性关系的方式，将高维数据映射到低维空间，保留了原始数据的局部结构。

这种方法在处理非线性流形数据时表现出色，被广泛应用于图像处理、模式识别和数据挖掘等领域。

embedding方法求隐向量摘要：一、嵌入层（Embedding Layer）概念介绍二、嵌入层（Embedding Layer）在深度学习中的应用三、求解隐向量方法1.随机初始化2.梯度下降3.迭代优化四、嵌入层（Embedding Layer）的优缺点五、实际案例分析六、总结与展望正文：一、嵌入层（Embedding Layer）概念介绍嵌入层（Embedding Layer）是深度学习领域中一种将原始数据转换为连续向量的方法。

在自然语言处理、计算机视觉等领域有着广泛的应用。

它的主要思想是将原始数据（如文字、图像等）通过一定的映射关系转换为固定长度的向量，从而实现不同数据类型之间的相互转换和统一处理。

二、嵌入层（Embedding Layer）在深度学习中的应用1.自然语言处理：在自然语言处理领域，嵌入层常用于将文本中的词语转换为向量，这样就可以将不同词语之间的语义关系表示为向量空间中的距离关系。

这样，原本难以直接比较的词语可以通过向量表示进行量化比较。

2.计算机视觉：在计算机视觉领域，嵌入层可以将原始图像中的像素点转换为向量。

这样，图像特征就可以与其他数据类型的特征进行融合和比较。

3.推荐系统：在推荐系统中，嵌入层可以用于将用户和物品的兴趣点转换为向量，从而计算用户与物品之间的相似度，实现个性化推荐。

三、求解隐向量方法1.随机初始化：在深度学习模型中，嵌入层通常需要随机初始化隐向量。

一个好的初始化方法可以提高训练效果和收敛速度。

2.梯度下降：通过梯度下降算法优化嵌入层的参数，使得模型在训练过程中不断更新隐向量，最终达到全局最优。

3.迭代优化：在训练过程中，通过不断迭代优化隐向量的值，直到模型收敛或达到预设的迭代次数。

四、嵌入层（Embedding Layer）的优缺点优点：1.实现不同数据类型之间的转换和统一处理。

2.降低原始数据的维度，减少计算复杂度。

3.捕捉数据间的潜在语义关系，提高模型效果。

Embedding和Attention机制在自然语言处理中的应用自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）在现代信息技术领域中占据着越来越重要的地位。

NLP技术可以帮助计算机对人类语言进行自然理解和分析，以实现一系列应用，如机器翻译、情感分析、文本分类、问答系统、语音识别等等。

Embedding和Attention是NLP中的两种经典技术，受到广泛关注和应用。

一、Embedding技术Embedding技术是将单词或短语从文本中抽取出来，并将其嵌入到一个高维向量空间中。

嵌入向量是一个实数向量，每个向量元素表示该单词或短语在某个语义空间内的位置，即其代表的语义信息。

Embedding技术的核心目的是将单词和短语映射到连续、稠密的向量空间中，以方便计算机对文本的语义理解和自然处理。

Embedding技术主要包括两种方法：基于计数的方法和基于预测的方法。

基于计数的方法是通过统计语料库中每个单词或短语在文本中出现的次数，然后对其进行归一化处理，得出每个单词或短语的概率分布。

这种方法的优点是简单，容易实现，但是该方法存在着一些问题，例如计数过程会导致语料中的低频单词或短语无法被充分表示。

基于预测的方法是通过一个神经网络模型，预测单词或短语在文本中的上下文环境，然后根据预测结果通过反向传播算法，更新每个单词或短语的嵌入向量。

这种方法可以有效地解决低频单词和短语的表示问题，但是训练过程复杂，需要大量的计算资源和时间。

二、Attention技术Attention技术是一种机制，它允许模型在处理序列和文本数据时，对输入的不同部分分配不同的注意力权重，以充分利用上下文信息。

Attention机制与LSTM、GRU等序列模型相结合，可用于序列标注、文本分类、机器翻译等多种任务。

Attention技术的核心思想是：为每个输入元素分配一个权重，使得模型根据不同输入元素的重要性，能够更加准确地获取上下文信息。

embedding在llm中的文献
embedding在llm中的文献指的是关于如何在Language Level Modeling（LLM）中使用embedding技术的学术文献。

这些文献通常研究如何将embedding技术应用于LLM模型中，以提高文本处理和自然语言处理任务的性能。

以下是两个关于embedding在LLM中应用的文献例子：1."Embedding Representations for Language Level Modeling"：这篇论
文提出了一种使用embedding技术来改进LLM模型的方法。

作者提出了一种称为Word2Vec的embedding技术，可以有效地捕获单词的语义信息，并将其应用于LLM模型中。

实验结果表明，该方法可以提高文本分类和情感分析等任务的性能。

2."A Neural Probabilistic Language Model"：这篇论文提出了一种基于神
经网络的LLM模型，并使用embedding技术将文本数据转换为向量表示。

作者使用了一个多层的神经网络来学习文本数据的概率分布，并使用embedding技术来捕获单词的语义信息。

实验结果表明，该方法可以有效地提高文本生成和文本分类等任务的性能。

总结来说，embedding在llm中的文献指的是关于如何在LLM模型中使用embedding技术的学术文献。

这些文献主要研究如何将embedding技术应用于LLM模型中，以提高文本处理和自然语言处理任务的性能。

embedding嵌入层原理
嵌入层是神经网络中常用的一种层类型，它能够将离散的特征值映射为连续的向量表示。

在自然语言处理和推荐系统等领域，嵌入层被广泛应用。

本文将介绍嵌入层的原理和实现方式。

嵌入层的原理可以简单地描述为：将离散的特征值通过查找表的方式转换为连续的向量表示。

例如，在自然语言处理中，可以将每个单词表示为一个唯一的整数，然后将该整数通过嵌入层转换为一个向量。

嵌入层的输出向量可以被输入到后续的神经网络层中进行处理。

实现嵌入层的方式有多种，其中比较常见的是使用矩阵相乘的方式。

具体来说，嵌入层可以表示为一个大小为(vocab_size, embedding_dim)的矩阵E，其中vocab_size为特征值的数量，embedding_dim为嵌入向量的维度。

输入的离散特征值可以表示为一个大小为(batch_size, sequence_length)的矩阵X，其中batch_size 为批次大小，sequence_length为序列长度。

通过将X中的每个整数i替换为矩阵E中第i行的向量表示，可以得到一个大小为
(batch_size, sequence_length, embedding_dim)的嵌入矩阵Y。

嵌入层的训练可以通过反向传播算法进行。

在神经网络的训练中，嵌入层的参数（即矩阵E）也会随着其他网络层的参数一起进行优化。

总之，嵌入层是神经网络中常用的一种层类型，它能够将离散的特征值映射为连续的向量表示，并且可以通过矩阵相乘的方式进行实现。

在自然语言处理和推荐系统等领域，嵌入层被广泛应用。

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不同模态embedding方法随着数据科学和机器学习的快速发展，embedding方法在自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等领域得到了广泛应用。

embedding是将高维数据映射到低维向量空间上的过程，通过将不同类型的数据转换为统一的向量表示，可以方便地进行跨模态学习。

本文将介绍不同模态embedding方法的原理、应用场景和实验结果。

一、词向量（Word Embeddings）词向量是将词语表示为向量的一种方法，常用的词向量模型包括Word2Vec、GloVe和FastText等。

这些模型通过训练神经网络学习词语之间的关联性，得到一组低维向量，用于表示词语的意义。

词向量的应用场景包括自然语言处理、机器翻译、信息检索等。

实验结果显示，词向量能够提高模型的表达能力，提高任务的准确率。

二、图像向量（Image Embeddings）图像向量是将图像表示为向量的一种方法，常用的图像向量模型包括CNN-based模型和Graph-based模型等。

CNN-based模型通过卷积神经网络提取图像的局部和全局特征，得到一组低维向量表示图像。

Graph-based模型基于图卷积网络（GCN）或图神经网络（GNN）学习图像中的节点表示和边信息，得到图像的向量表示。

图像向量的应用场景包括图像分类、目标检测、图像搜索等。

实验结果显示，图像向量能够提高模型的鲁棒性和准确性。

三、文本-图像联合嵌入（Text-to-Image Generation）文本-图像联合嵌入是将文本和图像表示为同一向量空间中的元素的过程。

常用的方法包括基于生成对抗网络（GAN）的联合生成方法、基于自注意力机制的方法等。

通过训练神经网络学习文本和图像之间的关联性，可以得到一组低维向量，用于生成符合文本描述的图像。

实验结果显示，文本-图像联合嵌入能够提高生成图像的质量和多样性。

四、多模态联合嵌入（Multimodal Embeddings）多模态联合嵌入是将不同模态的数据表示为同一向量空间中的元素的过程。