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词向量,英文名叫Word Embedding,按照字面意思,应该是词嵌入。说到词向量,不少读者应该会立马想到Google出品的Word2Vec,大牌效应就是不一样。另外,用Keras之类的框架还有一个Embedding层,也说是将词ID映射为向量。由于先入为主的意识,大家可能就会将词向量跟Word2Vec等同起来,而反过来问“Embedding是哪种词向量?”这类问题,尤其是对于初学者来说,应该是很混淆的。事实上,哪怕对于老手,也不一定能够很好地说清楚。 这一切,还得从one hot说起... 五十步笑百步 one hot,中文可以翻译为“独热”,是最原始的用来表示字、词的方式。为了简单,本文以字为例,词也是类似的。假如词表中有“科、学、空、间、不、错”六个字,one hot就是给这六个字分...
概述 问题定义 广义的 Gaze Estimation 泛指与眼球、眼动、视线等相关的研究,因此有不少做 saliency 和 egocentric 的论文也以 gaze 为关键词。而本文介绍的 Gaze Estimation 主要以眼睛图像或人脸图像为处理对象,估算人的视线方向或注视点位置, 如下图所示。 gaze角度的表示一般使用一个3d向量作为表示,也可以转换为pitch 和yaw角度,具体可参考 Model Gaze模型一般使用回归模型,所以这里基本只介绍一些在gaze model中使用的小技巧 Rle Loss 实际问题