NLP 中的embedding layer
https://blog.csdn.net/chuchus/article/details/78386059 詞匯是語料庫的基本元素, 所以, 使用embedding layer來學習詞嵌入, 將一個詞映射成為固定維度的稠密向量. 有了這一步, 才能構造矩陣, 實現神經網絡的前向傳播 ...
原文：Embedding Layer
在深度學習實驗中經常會遇Eembedding層,然而網絡上的介紹可謂是相當含糊。比如 Keras中文文檔中對嵌入層 Embedding的介紹除了一句 嵌入層將正整數 下標 轉換為具有固定大小的向量 之外就不願做過多的解釋。那么我們為什么要使用嵌入層 Embedding呢 主要有這兩大原因: 使用One hot 方法編碼的向量會很高維也很稀疏。假設我們在做自然語言處理 NLP 中遇到了一個包含 個詞 ...
2019-05-27 09:37 0 617 推薦指數：
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