Tensorflow实现Embedding Layer

使用Tensorflow训练Embedding层
最新推荐文章于 2024-09-25 10:36:36 发布
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该博客介绍了如何利用Tensorflow构建并训练Embedding Layer，强调在模型训练过程中，初始的n*k维度的embedding矩阵会随训练迭代不断优化。 
def embedding_layer(x, vocab_size, embedding_size):
	"""
	:param x: 输入tensor
	:param vocab_size: 需要embedding的value的总量
	:param embedding_size: embdding后tensor的axis=-1的维度
	:return: embedding后的tensor
	"""
	# 创建一个n * k的默认值矩阵
	embedding_w = tf.get_variable('embedding_w', [vocab_size, embedding_size]
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深入理解TensorFlow中Embedding和One-Hot的区别
DkVhdl的博客
09-25 251
在TensorFlow中，Embedding和One-Hot是两种常用的向量表示方法，用于将离散的符号或类别转换为密集的实值向量。它们在自然语言处理（NLP）等领域中广泛应用。本文将详细介绍Embedding和One-Hot的区别，并提供相应的源代码示例。
【推荐算法】Embedding+MLP：TensorFlow实现经典深度学习推荐模型详解
最新发布
weixin_43988131的博客
06-04 1371
Embedding+MLP：TensorFlow实现经典深度学习推荐模型详解
TensorFlow2中Embedding层的使用(tf.keras.layers.Embedding)
鹏啊鹏
04-10 7069
文章目录1 简介参数2 示例一2.1数据准备2.2 模型搭建与测试2.3 查看结果3 示例二 1 简介 嵌入层将正整数（下标）转换为具有固定大小的向量，如==[[4],[20]]->[[0.25,0.1],[0.6,-0.2]]== Embedding层只能作为模型的第一层 tf.keras.layers.Embedding( input_dim, output_dim, embeddings_initializer='uniform', embeddings_regu
Tensorflow Embedding Layer
weixin_40954495的博客
02-24 453
Embedding的table是可以训练的。当然也可以是是fixed或者用pre-defined的word vector，例如使用GloVe(https://nlp.stanford.edu/projects/glove/)作为初始的参数（注意：weights已经deprecated。现在用embedding_intiator）。 以下摘自官网（https://www.tensorflow.o...
[TensorFlow]Embedding Layer 和 GlobalAveragePooling1d Layer原理及作用
baidu_38546192的博客
08-06 2806
[TensorFlow]Embedding Layer 和 Globalaveragepooling1d Layer原理及作用前言GlobalAveragePooling1D 的作用和原理Embedding 的作用Embedding 的原理 前言 序列模型主要针对文字，音乐，语言等这种上下文关系比较强的输入数据进行分类、预测工作。但是这类数据有一个很值得关注的问题：不同的元素之间并不是孤立的，而是存在复杂关系的。比如，“我很好”，"我很棒"中，"棒"和"好"可能是意义相近的。再比如，主语之后一般会加谓语，这
tf.keras.layers.Embedding 嵌入层 示例
weixin_44493841的博客
11-23 1735
import tensorflow as tf import numpy as np 将正整数（索引）转换为固定大小的密集向量。此层只能用作模型中的第一层 embedding = tf.keras.layers.Embedding(1000, 64, input_length=10) print(embedding) <tensorflow.python.keras.layers.embeddings.Embedding object at 0x000001F3B4355EB0> in
Tensorflow embedding小笔记
xiaoguaishou21509的博客
04-02 2818
参考：https：//blog.youkuaiyun.com/pipisorry/article/details/76095118 嵌入实际上是一种函数映射，将id或者词映射成一个向量，利用这个向量来表示一些特征，用于学习。 embeddings = tf.Variable( tf.random_uniform([vocabulary_size, embedding_size], -1.0, 1.0)...
Tensorflow Embedding层
weixin_42272768的博客
01-25 4071
Tensorflow的Embedding层实际功能就是完成从一个数组到另外一个数组的映射。比如数组x=[0,2,1,0,1,0]，经过下面的Embedding层后，得到的输出为： import tensorflow as tf x = [0,1,1.2,0.4,1,0,2] model = tf.keras.Sequential() model.add(tf.keras.layers.Embedding(3, 2, input_length=7))#输入维，输出维 model.compile('rmspro
embedding层_tensorflow中的Embedding操作详解
weixin_39835321的博客
11-30 2959
注：欢迎关注本人分享有关个性化推荐系统公众号：Tiany_RecoSystem参考链接：https://www.jianshu.com/p/677e71364c8eembedding大家都不陌生，在我们的模型中，只要存在离散变量，那么一般都会用到embedding操作。今天这篇，我们将按以下的章节来介绍TF中的embedding操作。先大致给一个词向量的形象含义解释：用词向量表示词，就是把字典中的...
手撕Transformer之Embedding Layer
xxue345678的博客
09-25 1335
嵌入层Embedding Layer的目标是使模型能够更多地了解单词、Tokens或其他输入之间的关系。如下所示：在自然语言处理中，标记Tokens可能来自于包含章节、段落或句子的数据语料库。这些数据会以各种方式被分解成更小的片段，但最常见的tokenization方法是按单词进行Token化。语料库中的所有单独单词构成了词汇表。词汇表中的每个单词都会被分配一个整数，因为这样便于计算机处理。分配这些整数有多种方法，但最简单的方法还是按字母顺序分配。
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jack_jmsking的专栏
09-06 2万+
Tensorflow 之 embedding（一） 目录 1. embedding的含义 2. tensorflow中embedding实现流程 3. embbeding中如何进行查表 4. 如何训练得到embedding表 一、embedding的含义 说一个常见的应用，例如在机器翻译应用中，当我输入中文 “我这是在干嘛了？”，然后需要将其翻译成英文，首先第一步你得需要让计算机知道...
TensorLayer 如何重复使用 variable
dhsig552的博客
08-25 4460
用 TensorFlow 比较多的同学，会发现 reuse variable 来建立模型 (graph) 有时候是必须的，比如建立RNN模型时，num_steps 在 training 和 testing 的时候往往是不同的。 以 dropout 为例： 在 testing 的时候，应该是关闭的。而在 training的时候是启用的。 TensorLayer 有2个简单的方法解决实现这
textCNN在tensorflow上的故事——记一个tf入门者的学习之路
就俩字，咱们要做精通，不做熟悉
07-01 1万+
背景这篇博客主要用来记录一个从不会tensorflow到第一个project（textCNN—中文短文本分类）正式开张的故事，用来与同样刚入门tf的童鞋交流，大神就不必看了
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11-01 6768
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tensorflow embedding_lookup
04-11 1106
the idea of the neural network above is to supply our input target words as one-hot vectors.  Then, via a hidden layer, we want to train the neural network to increase the probability of valid context...
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u013818406的博客
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上一篇转载了一些大规模文本分类的方法，其中就有TextCNN，这篇博客就主要解析一下Tensorflow版TextCNN的主要代码。 import tensorflow as tf import numpy as np class TextCNN(object): """ A CNN for text classification. Uses an embedding
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NLP进阶之（四）于Tensorflow中使用Word Embedding
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NLP进阶之（一）Seq2Seq模型之Chatbot1. 文本预处理2. 词向量维度设置3. 不同情况下Embedding设置情况3.1 Keras层3.2 Tensorflow层3.3 编写自定义模块3.4 采用预训练的词嵌入模型**TensorFlow Hub**4. 总结4.1 参考链接 本节为遇到问题的教程章节，我这里使用了Tensorflow的Embedding模型，通常，我们会有一些文...
学习笔记TF044:TF.Contrib组件、统计分布、Layer、性能分析器tfprof
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TF.Contrib，开源社区贡献，新功能，内外部测试，根据反馈意见改进性能，改善API友好度，API稳定后，移到TensorFlow核心模块。生产代码，以最新官方教程和API指南参考。统计分布。TF.contrib.ditributions模块，Bernoulli、Beta、Binomial、Gamma、Ecponential、Normal、Poisson、Uniform等统计分布，统计研究、应用
Embedding Layer
02-19
### Embedding Layer 的概念 Embedding 层是一种特殊的神经网络层，在深度学习框架中广泛应用于处理离散输入数据，特别是自然语言处理 (NLP) 和推荐系统领域。该层的主要功能是将高维稀疏向量映射到低维密集向量表示。 通过这种方式，Embedding 层能够捕捉特征之间的语义关系并减少维度灾难的影响。对于文本数据而言，这意味着可以更好地理解词语间的相似性和上下文关联[^3]。 ### 使用场景与优势 - **降维**：相比于独热编码（One-Hot Encoding），嵌入表示显著降低了参数数量。 - **捕获语义信息**：相邻位置上的词往往具有更接近的意义。 - **加速收敛速度**：由于引入了连续空间中的梯度传播机制，使得优化过程更加高效稳定。 ### 实现方式 以下是 Python 中基于 TensorFlow/Keras 库创建一个简单的 embedding layer 并应用其于序列化整数列表的例子： ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers import Embedding, Flatten, Dense from tensorflow.keras.models import Sequential vocab_size = 1000 # 假设词汇表大小为1000 embedding_dim = 64 # 设置嵌入维度为64 model = Sequential([ Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embedding_dim), Flatten(), Dense(units=1) ]) input_sequence = [[7], [85]] # 输入两个单词ID组成的batch output_embedding = model.predict(input_sequence) print(output_embedding.shape) # 输出形状应为(batch_size, embedding_dim) ``` 上述代码片段展示了如何定义一个包含单个 `Embedding` 层的 Keras 模型，并对其进行了简单预测操作来获取对应 ID 的嵌入向量表示[^1].
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