深度学习中Embedding的理解
深度学习中Embedding的理解 一、总结 一句话总结： Embedding就是把高维的one-hot进行降维的过程。 1、Embedding的概念引入？ 1)、一维列表也不行，二维稀疏矩阵也不行，怎么办呢？这里就引入了Embedding的概念，由密集向量表示，实现降维 ...
原文：深度学习中Embedding的理解
这学期为数不多的精读论文中基本上都涉及到了Embedding这个概念，下面结合自己的理解和查阅的资料对这个概念进行一下梳理。 在自然语言处理领域，由于计算机并不直接处理文本，需要将其先转化成易于计算的特征向量。这里就需要用到文本特征表示模型，主要有两大类：直接从原始文本生成文本向量 LDA 先从文本中获取字向量，然后在字向量的基础上得到文本向量 词袋模型基于词的one hot表示，word vec ...
2019-01-23 17:06 0 2978 推荐指数：
相关推荐
如何理解深度学习中的embedding?
什么是深度学习里的Embedding？ 这个概念在深度学习领域最原初的切入点是所谓的Manifold Hypothesis（流形假设）。流形假设是指“自然的原始数据是低维的流形嵌入于(embedded in)原始数据所在的高维空间”。那么，深度学习的任务就是把高维原始数据（图像，句子 ...
深度学习中Embedding层有什么用？
这篇博客翻译自国外的深度学习系列文章的第四篇，想查看其他文章请点击下面的链接，人工翻译也是劳动，如果你觉得有用请打赏，转载请打赏: Setting up AWS & Image Recognition Convolutional Neural Networks More ...
基于Embedding深度学习算法综述
其实Embedding技术发展相对比较早，随着深度学习框架的发展，如tensorflow，pytorch，Embedding技术显得越来越重要，特别在NLP和推荐系统领域应用最为广泛。下面主要讲讲我认识的Embedding技术。本文目录： 一、Embedding技术发展时间轴关键点 ...
深度学习word embedding猜测性别初探
根据用户的一些特征数据，如果能推测出用户的性别借此提高产品的服务质量、广告的精准性等都是极好的。 机器学习方法有很多，而且一般都可以达到不错的效果，比如svm或神经网络等。 本文使用的代码参考——《TensorFlow练习18: 根据姓名判断性别》 但原文代码已经无法直接跑起来，对于最新 ...
深度学习面试题34：RNN中的Embedding是随机初始化的吗
目录 随机初始化 使用预训练模型 参考资料 可以随机初始化、也可以使用预训练好的，这里我们分类讨论 随机初始化 从上图可以看到，pytorch的embedding可以是用一个正态分布随机初始化的 对应代码 ...
深度学习中dropout策略的理解
现在有空整理一下关于深度学习中怎么加入dropout方法来防止测试过程的过拟合现象。 首先了解一下dropout的实现原理： 这些理论的解释在百度上有很多。。。。 这里重点记录一下怎么实现这一技术 参考别人的博客，主要http://www.cnblogs.com/dupuleng ...
如何理解雅克比矩阵在深度学习中的应用？
标题取得有点宽泛，本次主要探讨：在梯度下降中雅可比矩阵是用来干嘛的以及我们为什么要在反向传播里使用雅可比矩阵 雅可比矩阵与线性近似 一元函数的线性近似 现在有一个共识：函数在某一点处的导数是它在这一点处的切线的斜率 设有一点x*，在x *附近构造函数f(x)的一个近似： 其中，f ...