https://zhuanlan.zhihu.com/p/46016518 近年來，從計算機視覺到自然語言處理再到時間序列預測，神經網絡、深度學習的應用越來越廣泛。在深度學習的應用過程中，Embedding 這樣一種將離散變量轉變為連續向量的方式為神經網絡在各方面的應用帶來 ...

首先，我們有一個one-hot編碼的概念。 假設，我們中文，一共只有10個字。。。只是假設啊，那么我們用0-9就可以表示完 比如，這十個字就是“我從哪里來，要到何處去” 其分別對應“0-9”，如 ...

embedding是把詞進行基於詞袋（BOW）的One-Hot表示。這種方法，沒有語義上的理解。把詞匯表中的詞排成 ...

深度學習中Embedding的理解 一、總結 一句話總結： Embedding就是把高維的one-hot進行降維的過程。 1、Embedding的概念引入？ 1)、一維列表也不行，二維稀疏矩陣也不行，怎么辦呢？這里就引入了Embedding的概念，由密集向量表示，實現降維 ...

Pytorch官網的解釋是：一個保存了固定字典和大小的簡單查找表。這個模塊常用來保存詞嵌入和用下標檢索它們。模塊的輸入是一個下標的列表，輸出是對應的詞嵌入。 torch.nn.Embedding(num_embeddings, embedding_dim, padding_idx=None ...

這學期為數不多的精讀論文中基本上都涉及到了Embedding這個概念，下面結合自己的理解和查閱的資料對這個概念進行一下梳理。 ======================================================== 在自然語言處理領域，由於計算機並不直接處理文本，需要 ...

什么是深度學習里的Embedding？ 這個概念在深度學習領域最原初的切入點是所謂的Manifold Hypothesis（流形假設）。流形假設是指“自然的原始數據是低維的流形嵌入於(embedded in)原始數據所在的高維空間”。那么，深度學習的任務就是把高維原始數據（圖像，句子 ...

上一章我們聊了聊quick-thought通過干掉decoder加快訓練, CNN—LSTM用CNN作為Encoder並行計算來提速等方法，這一章看看拋開CNN和RNN，transformer是如何只 ...