associative embedding
时间: 2023-04-25 22:06:37 浏览: 72
关联嵌入(associative embedding)是一种机器学习技术,用于将不同类型的数据嵌入到一个统一的向量空间中,以便进行比较和分析。这种技术可以应用于自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等领域。通过关联嵌入,我们可以将文本、图像、音频等不同类型的数据转换为向量表示,从而方便进行相似度计算、分类、聚类等任务。
相关问题
associative embedding: end-to-end learning for joint detection and grouping
b'associative embedding: end-to-end learning for joint detection and grouping'是一篇论文,提出了一种端到端的联合检测和分组学习方法,称为关联嵌入。该方法将目标检测和实例分割任务结合起来,可以实现对图像中不同物体的检测和分割,并将它们分成不同的组别,具有较高的准确性和效率。关联嵌入还可以处理一些挑战性问题,如重叠目标,不同比例和形状的目标等。
(-32)+7+(-8)的associative law怎么运算?
按照结合律的规则,对于加法和乘法运算都适用。对于一个表达式(-32) + 7 + (-8),根据结合律,我们可以选择先将两个负数相加,然后再将结果与正数相加,或者先将正数与负数相加,然后再将结果与另一个负数相加。
我们可以先将(-32)与7相加,得到-25,然后再与(-8)相加,最终结果为-33。也可以先将7与(-8)相加,得到-1,然后再与(-32)相加,同样得到-33。所以根据结合律,对于这个表达式的加法运算的结果都是-33。
同样地,对于乘法运算,表达式(-32) × 7 × (-8)也满足结合律。我们可以先将-32与7相乘,得到-224,然后再与-8相乘,最终结果为1792。或者先将7与-8相乘,得到-56,然后再与-32相乘,同样得到1792。所以根据结合律,对于这个表达式的乘法运算的结果也是1792。