深度學習中Embedding的理解
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 ...
原文：深度學習中Embedding的理解
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。 Embedding的概念引入 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 並不是每個單詞都會被一個向量來代替，而是被替換為用於查找嵌入矩陣中向量的索引 同時訓練神經網絡時，每個Embedding向量都會得到更新， ...
2020-09-25 04:38 0 769 推薦指數：
相關推薦
如何理解深度學習中的embedding?
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 ...
深度學習中Embedding層有什么用？
這篇博客翻譯自國外的深度學習系列文章的第四篇，想查看其他文章請點擊下面的鏈接，人工翻譯也是勞動，如果你覺得有用請打賞，轉載請打賞: Setting up AWS & Image Recognition Convolutional Neural Networks More ...
基於Embedding深度學習算法綜述
其實Embedding技術發展相對比較早，隨着深度學習框架的發展，如tensorflow，pytorch，Embedding技術顯得越來越重要，特別在NLP和推薦系統領域應用最為廣泛。下面主要講講我認識的Embedding技術。本文目錄： 一、Embedding技術發展時間軸關鍵點 ...
深度學習word embedding猜測性別初探
根據用戶的一些特征數據，如果能推測出用戶的性別借此提高產品的服務質量、廣告的精准性等都是極好的。 機器學習方法有很多，而且一般都可以達到不錯的效果，比如svm或神經網絡等。 本文使用的代碼參考——《TensorFlow練習18: 根據姓名判斷性別》 但原文代碼已經無法直接跑起來，對於最新 ...
深度學習面試題34：RNN中的Embedding是隨機初始化的嗎
目錄 隨機初始化 使用預訓練模型 參考資料 可以隨機初始化、也可以使用預訓練好的，這里我們分類討論 隨機初始化 從上圖可以看到，pytorch的embedding可以是用一個正態分布隨機初始化的 對應代碼 ...
深度學習中dropout策略的理解
現在有空整理一下關於深度學習中怎么加入dropout方法來防止測試過程的過擬合現象。 首先了解一下dropout的實現原理： 這些理論的解釋在百度上有很多。。。。 這里重點記錄一下怎么實現這一技術 參考別人的博客，主要http://www.cnblogs.com/dupuleng ...
如何理解雅克比矩陣在深度學習中的應用？
標題取得有點寬泛，本次主要探討：在梯度下降中雅可比矩陣是用來干嘛的以及我們為什么要在反向傳播里使用雅可比矩陣 雅可比矩陣與線性近似 一元函數的線性近似 現在有一個共識：函數在某一點處的導數是它在這一點處的切線的斜率 設有一點x*，在x *附近構造函數f(x)的一個近似： 其中，f ...