背景 # 在nlp领域,如何把词进行编码成数字,从而能输入到数学模型是需要考虑的: 索引编码 1 : 整数编码,特征之间的关系无法捕捉 one-hot编码的缺点: 对于具有非常多类型的类别变量,变换后的向量维数过于巨大,且过于稀疏。 映射之间完全独立,并不能表示出不同类别之间的关系。 Embedding是什么 # 嵌入是将正整数(索引值)转换为固定尺寸的稠密向量 2 。这句话来着keras文档中对…
背景 # 在nlp领域,如何把词进行编码成数字,从而能输入到数学模型是需要考虑的: 索引编码 1 : 整数编码,特征之间的关系无法捕捉 one-hot编码的缺点: 对于具有非常多类型的类别变量,变换后的向量维数过于巨大,且过于稀疏。 映射之间完全独立,并不能表示出不同类别之间的关系。 Embedding是什么 # 嵌入是将正整数(索引值)转换为固定尺寸的稠密向量 2 。这句话来着keras文档中对…
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