NLP 中的embedding layer
https://blog.csdn.net/chuchus/article/details/78386059 词汇是语料库的基本元素, 所以, 使用embedding layer来学习词嵌入, 将一个词映射成为固定维度的稠密向量. 有了这一步, 才能构造矩阵, 实现神经网络的前向传播 ...
原文：Embedding Layer
在深度学习实验中经常会遇Eembedding层,然而网络上的介绍可谓是相当含糊。比如 Keras中文文档中对嵌入层 Embedding的介绍除了一句 嵌入层将正整数 下标 转换为具有固定大小的向量 之外就不愿做过多的解释。那么我们为什么要使用嵌入层 Embedding呢 主要有这两大原因: 使用One hot 方法编码的向量会很高维也很稀疏。假设我们在做自然语言处理 NLP 中遇到了一个包含 个词 ...
2019-05-27 09:37 0 617 推荐指数：
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