https://zhuanlan.zhihu.com/p/46016518 近年来，从计算机视觉到自然语言处理再到时间序列预测，神经网络、深度学习的应用越来越广泛。在深度学习的应用过程中，Embedding 这样一种将离散变量转变为连续向量的方式为神经网络在各方面的应用带来 ...

首先，我们有一个one-hot编码的概念。 假设，我们中文，一共只有10个字。。。只是假设啊，那么我们用0-9就可以表示完 比如，这十个字就是“我从哪里来，要到何处去” 其分别对应“0-9”，如 ...

embedding是把词进行基于词袋（BOW）的One-Hot表示。这种方法，没有语义上的理解。把词汇表中的词排成 ...

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 ...

Pytorch官网的解释是：一个保存了固定字典和大小的简单查找表。这个模块常用来保存词嵌入和用下标检索它们。模块的输入是一个下标的列表，输出是对应的词嵌入。 torch.nn.Embedding(num_embeddings, embedding_dim, padding_idx=None ...

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 ...

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 ...

上一章我们聊了聊quick-thought通过干掉decoder加快训练, CNN—LSTM用CNN作为Encoder并行计算来提速等方法，这一章看看抛开CNN和RNN，transformer是如何只 ...