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：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 映射到低维流形，使得高维的原始数据被映射到低维流形之后变得可分，而这个映射就叫嵌入 Embedding 。比如Wo ...
2021-11-02 22:22 0 974 推荐指数：
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