我在球体上有两组点，在下面的代码示例中标记为“obj”和“ps”。我想识别所有距离“ps”点小于特定角度距离的“obj”点。我对此的看法是用3D单位向量表示每个点，并将它们的点积与cos(最大分离)进行比较。这可以通过numpy广播轻松完成，但在我的应用程序中，我有n_obj~500,000和n_ps~50,000，因此广播的内存需求太大。下面我使用numba粘贴了我当前的拍摄。这可以进一步优化吗？fromnumbaimportjitimportnumpyasnpfromsklearn.preprocessingimportnormalizedefgen_points(n):"""ge
我有一个在Gensim中训练的Word2Vec模型。我如何在Tensorflow中将它用于WordEmbeddings。我不想在Tensorflow中从头开始训练嵌入。有人可以用一些示例代码告诉我如何做到这一点吗？ 最佳答案 假设您有一个字典和一个inverse_dict列表，列表中的索引对应于最常用的单词:vocab={'hello':0,'world':2,'neural':1,'networks':3}inv_dict=['hello','neural','world','networks']注意inverse_dict索引如
我一直在尝试使用我的Python2.7解释器在我的Windows7机器上安装word2vec:https://github.com/danielfrg/word2vec我已经尝试从解压缩的目录下载zip并运行pythonsetup.py安装并运行pipinstall。然而，在这两种情况下，它都会返回以下错误:Downloading/unpackingword2vecDownloadingword2vec-0.5.1.tar.gzRunningsetup.pyegg_infoforpackageword2vecTraceback(mostrecentcalllast):File"",li
下面的代码不会在当前状态下运行。但是，如果我将sum_vec.extend(vec1[i]+vec2[i])更改为sum_vec.append(vec1[i]+vec2[i])它会起作用正好。我理解追加和扩展之间的基本区别，但我不明白为什么如果我使用扩展代码就不起作用。defaddVectors(v1,v2):vec1=list(v1)vec2=list(v2)sum_vec=[]vec1_len=len(vec1)vec2_len=len(vec2)min_len=min(vec1_len,vec2_len)#addingupelementspointwiseifvec1_len==
实现3dsmax中使用的相机平移效果需要哪些数学运算？在3dsmax中，光标和网格之间的距离在整个移动过程中始终保持不变(mouse_down+mouse_motion+mouse_up)。我的天真和失败的尝试一直试图通过使用dt(帧时间)乘以一些硬编码常量来在XY平面上移动相机，结果非常丑陋和不直观。到目前为止我得到的代码是:defglut_mouse(self,button,state,x,y):self.last_mouse_pos=vec2(x,y)self.mouse_down_pos=vec2(x,y)defglut_motion(self,x,y):pos=vec2(x,
我正在使用gensim的Doc2Vec函数在Python中将文档转换为矢量。用法示例model=Doc2Vec(documents,size=100,window=8,min_count=5,workers=4)我应该如何解释size参数。我知道如果我设置size=100，输出向量的长度将是100，但这是什么意思？例如，如果我将size增加到200，有什么区别？ 最佳答案 Word2Vec捕获一个词的分布式表示，这本质上意味着，多个神经元捕获一个概念(概念可以是词义/情感/词性等)，以及单个神经元对多个概念有贡献。这些概念是自动学习
我目前正在使用Python中的gensim开发word2vec模型，并想编写一个函数来帮助我找到给定单词的反义词和同义词。例如:反义词(“悲伤”)=“快乐”同义词(“沮丧”)=“愤怒”有没有办法在word2vec中做到这一点？ 最佳答案 在word2vec中你可以找到类比，方法如下model=gensim.models.Word2Vec.load_word2vec_format('GoogleNews-vectors-negative300.bin',binary=True)model.most_similar(positive=[
我在python中使用gensimword2vec包。我想检索在skip-gram学习过程中学习到的W和W'权重矩阵。在我看来，model.syn0给了我第一个，但我不确定如何获得另一个。有什么想法吗？我真的很想找到任何关于模型可访问属性的详尽文档，因为官方文档似乎并不准确(例如syn0未被描述为属性) 最佳答案 model.wv.syn0包含输入嵌入矩阵。输出嵌入在使用hierarchicalsoftmax训练时存储在model.syn1中(hs=1)或在model.syn1neg中使用负采样(negative>0)。而已!当分层
Tensorflow教程here指的是它们的基本实现，您可以在githubhere上找到，其中Tensorflow作者使用Skipgram模型实现word2vec向量嵌入训练/评估。我的问题是关于generate_batch()函数中(目标、上下文)对的实际生成。关于thislineTensorflow作者在单词滑动窗口中从“中心”单词索引中随机抽取附近的目标索引。然而，他们alsokeepadatastructuretargets_to_avoid他们首先向其中添加“中心”上下文词(当然我们不想对其进行采样)，但在我们添加它们之后还会添加其他词。我的问题如下:为什么要围绕这个词从这个
在word2vec模型中，有两个线性变换将词汇空间中的单词带到隐藏层(“输入”向量)，然后返回到词汇空间(“输出”向量)。通常这个输出向量在训练后被丢弃。我想知道是否有一种简单的方法可以访问gensimpython中的输出向量？同样，我如何访问输出矩阵？动机:我想实现这篇近期论文中提出的想法:ADualEmbeddingSpaceModelforDocumentRanking这里有更多的细节。根据上面的引用，我们有以下word2vec模型:这里，输入层的大小为$V$，词汇表的大小，隐藏层的大小为$d$，输出层的大小为$V$。这两个矩阵是W_{IN}和W_{OUT}。通常，word2ve
