TF2 RNN篇之Embedding层

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#python #深度学习 #算法

TF2 RNN篇之Embedding层

在神经网络中，单词的表示向量可以直接通过训练的方式得到，我们把单词的表示层
叫作Embedding 层。Embedding 层负责把单词编码为某个词向量𝒗，它接受的是采用数字
编码的单词编号𝑖，如2 表示“I”，3 表示“me”等，系统总单词数量记为𝑁vocab，输出长
度为𝑛的向量𝒗：
v ⃗ = f θ ( i ∣ N v o c a b , n ) \vec v = f_{\theta}(i|N_{vocab},n) v =f

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神经网络 Embedding层理解； Embedding层中使用预训练词向量
weixin_42357472的博客
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Embedding：高维稀疏特征向量到低维稠密特征向量的转换；嵌入层将正整数（下标）转换为具有固定大小的向量 Embedding 字面理解是 “嵌入”，实质是一种映射，从语义空间到向量空间的映射，同时尽可能在向量空间保持原样本在语义空间的关系，如语义接近的两个词汇在向量空间中的位置也比较接近。 应用： 在深度学习推荐系统中，Embedding主要的三个应用方向： 1、在深度学习网络中作为Embedding层，完成从高维稀疏特征向量到低维稠密特征向量的转换； 2、作为预训练的Embedding特征向量，与其
RNN变种-----Embedding、LSTM、GRU的介绍
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一般来说，NLP任务的基本流程包括以下方面：（1）文本预处理：文本清理、标准化、纠错、改写等。（2）Tokenzing：分字、分词、分子词等。（3）构造数据：将 Token转为模型需要的输入。（4）文本特征表征：将输入的数据转换为向量表征（One-Hot、TF-IDF、Embedding）。（5）结果输出：将向量表征转换为最终输出。对于自然语言因其输入是一段文本，在中文中也即一个个字或一个个词，而行业内把这个字或词叫Token。如果要使用模型，拿到一段文本的第一件事就是把他Token化。
深度学习——Embedding层
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12-09 2628
1.使用嵌入层Embedding的原因 使用 One-hot 方法编码的向量会很高维也很稀疏。假设我们在做自然语言处理（NLP）中遇到了一个包含2000个词的字典，当使用One-hot编码时，每一个词会被一个包含2000个整数的向量来表示，其中1999个数字是0，如果字典再大一点，这种方法的计算效率会大打折扣。 训练神经网络的过程中，每个嵌入的向量都会得到更新。我们会发现在多维空间中词与词之间有...
01-Embedding层是什么？怎么理解？简单的评论情感分类实验
Serendipity_zyx的博客
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文章目录1. One-hot编码2. Embedding3. 语义理解中Embedding意义4. 文本评论（代码实验） 1. One-hot编码 要知道embedding的作用，首先要了解独热编码（one-hot）。假设现在有如下对应关系： 那么，就可以用 [0，1，4] 来表示“我是猪”这句话。 而One-hot中只存在0和1，有多少个字要编码，one-hot一行的长度就为这么多。比如一个字典中只有“我是一头猪”5个字被从0-4进行了编码，那么one-hot每一行就会有5个用0或1表示的位置，即使要表
Embedding层
anyi6536的博客
04-04 239
示例解释： model = Sequential() model.add(Embedding(1000, 64, input_length=10)) #输入中的数值最大值是1000，输出的第三维度是64，输入的长度是10. keras.layers.Embedding(input_dim, output_dim, embeddings_initializer...
深度学习中Keras中的Embedding层的理解与使用
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sinat_22510827的博客
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单词嵌入提供了单词的密集表示及其相对含义，它们是对简单包模型表示中使用的稀疏表示的改进，可以从文本数据中学习字嵌入，并在项目之间重复使用。它们也可以作为拟合文本数据的神经网络的一部分来学习。 Word Embedding 单词嵌入是使用密集的矢量表示来表示单词和文档的一类方法。 词嵌入是对传统的词袋模型编码方案的改进，传统方法使用大而稀疏的矢量来表示每个单词或者在矢量内对每个单词进行评分以表...
RNN模型与NLP应用笔记(2)：文本处理与词嵌入详解及完整代码实现（Word Embedding）
weixin_45012204的博客
05-07 3079
RNN模型与NLP应用笔记(2)：文本处理与词嵌入及详细代码实现（Word Embedding） 【含各步骤详细记述及代码实现】
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11-02
循环神经网络（RNN）在自然语言处理（NLP）中扮演着重要角色，其中 Embedding 层是 RNN 中的一种重要组件。Embedding 层的主要作用是将单词转换为向量，使得单词可以被计算机识别和处理。 在自然语言处理中，对...
文本分类——Embedding、CNN、RNN练手
Matt_sh的博客
02-16 3980
个人的练手项目
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weixin_39940425的博客
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嵌入层（Embedding Layer）是使用在模型第一层的一个网络层，其目的是将所有索引标号映射到致密的低维向量中，比如文本集[[4],[32],[67]]被映射为[[0.3,0.9,0.2],[-0.2,0.1,0,8],[0.1,0.3,0.9]]。该层通常用于文本数据建模。输入数据要求是一个二维张量：(1个批次内的文本数,每篇文本中的词语数)，输出为一个三维张量：(1个批次内的文本数, 每...
RNN循环神经网络——embedding的理解
plus_left的博客
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RNN中Embedding的一些理解一、RNN 循环神经网络1. 1循环核：1.2 循环核按时间步展开1.3循环计算层二、tf描述一个循环计算层2.1基本函数2.1进入RNN时，x_train的维度2.3循环计算过程三、Embedding编码代替独热码3.1思想：3.2代码实现：3.3参数理解感谢北京大学曹健老师的《tensorflow笔记》，收益良多，基本属于课上内容，搬砖至此，作为笔记。 一、RNN 循环神经网络 以实现连续数据预测为例，在这里先引入几个概念 1. 1循环核： 具有记忆力，通过不同时刻
embedding层_tf2.0实现embedding
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引自详解TF中的Embedding操作！1、什么是embedding？先来看看什么是embedding，我们可以简单的理解为，将一个特征转换为一个向量。在推荐系统当中，我们经常会遇到离散特征，如userid、itemid。对于离散特征，我们一般的做法是将其转换为one-hot，但对于itemid这种离散特征，转换成one-hot之后维度非常高，但里面只有一个是1，其余都为0。这种情况下，我们的通常...
NLP中的Embedding层
托比亚思的博客
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NLP笔记–embedding层 前言 菜鸟要开始做笔记了。。。 之前一直想要做笔记，一直拖拖拖到现在。做笔记的目的是为了和大家分享一下自己的学习过程，希望能够帮到需要的同学；还有一点就是自己发现学过的东西记不住，忘得快，所以也希望通过这种方式重复学习，把自己掌握的东西讲出来。争取从一个菜鸟成为大菜鸟，加油！ Embedding 在NLP中，Embedding可以说是必不可少的；由于计算机并不认识...
深度碎念（一）：Embedding 层
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简单解释：什么是 Embedding 层？
Keras中的Embedding层
Lefenger
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Embedding层一般用于自然语言中的降维，在abcdefg字符串中每个字母都可以用独热编码来表示，但是一旦字符串十分长，独热编码也就会十分长，因而使用Embedding来表示。不仅如此，Embedding也可以用来生成特征矩阵，但事实上也有降维的功能。 Embedding(n_in, n_out, input_length=1, W_regularizer=l2(1e-4))(inp)
人工智能--Embedding层
看，好自为之的博客！！！
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理解Embedding层的用法和掌握利用Embedding层对单词进行向量化
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Embedding（嵌入）层深度解析
tf.keras.layers.Embedding用法
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<think>嗯，用户问的是tf.keras.layers.Embedding的用法。首先，我得回想一下Embedding层的作用。Embedding层主要用于将整数索引转换为密集向量，这在处理自然语言处理任务时很常见，比如将单词转换为词向量。用户可能需要了解如何初始化这个层，参数的意义，以及如何在实际模型中使用。 首先，我应该解释Embedding层的基本概念。比如输入是一个整数张量，形状通常是(batch_size, sequence_length)，输出是(batch_size, sequence_length, output_dim)。然后，参数方面，input_dim是词汇表大小，output_dim是嵌入向量的维度，input_length是输入序列的长度，特别是在处理序列数据时需要指定。 接下来，示例代码是必要的。比如构建一个简单的模型，包含Embedding层，然后展示如何将整数序列转换为嵌入向量。还要注意，当处理可变长度序列时，可以使用mask_zero=True，这样后面的层可以忽略填充的0。 可能用户还会想知道如何加载预训练的词向量，比如GloVe或者Word2Vec。这时候需要提到weights参数的使用，将预训练的矩阵传递进去，并说明trainable参数的作用，是否在训练中更新这些权重。 另外，常见问题可能包括输入数据的处理，比如输入必须是整数类型，且不超过input_dim-1。还有输入形状的问题，是否需要指定input_length，以及如何处理变长序列。这些都需要在解释中涵盖。 最后，相关的问题可能涉及Embedding层与其他层的结合使用，比如LSTM或者卷积层，如何保存和加载嵌入层，或者如何处理词汇表外的词。这些都是用户可能后续会问的问题，应该提前准备好。</think><< `tf.keras.layers.Embedding` 是 TensorFlow/Keras 中用于处理离散特征（如文本词汇）的核心层，主要用于将高维稀疏的整数输入（如单词索引）转换为低维稠密的连续向量表示。以下是其核心用法和参数解析： --- ### **主要参数** ```python tf.keras.layers.Embedding( input_dim, # 词汇表大小（最大整数索引 + 1） output_dim, # 嵌入向量的维度（如 128） embeddings_initializer='uniform', # 初始化方法 embeddings_regularizer=None, # 正则化（如 L2） embeddings_constraint=None, # 约束（如单位范数） mask_zero=False, # 是否将 0 作为填充值并自动生成掩码 input_length=None # 输入序列长度（用于全连接层） ) ``` --- ### **基本用法示例** ```python import tensorflow as tf # 示例数据：3个样本，每个样本是长度为4的整数序列 input_data = tf.constant([[1, 2, 3, 4], [5, 0, 0, 0], [6, 7, 8, 0]]) # 定义嵌入层：词汇表大小=9（索引0~8），输出维度=3，序列长度=4 embedding_layer = tf.keras.layers.Embedding( input_dim=9, output_dim=3, input_length=4, mask_zero=True ) # 输出形状：(batch_size, sequence_length, output_dim) output = embedding_layer(input_data) print(output.shape) # 输出 (3, 4, 3) ``` --- ### **关键特性解释** 1. **输入要求**： - 输入必须是整数张量，取值范围在 `[0, input_dim)` 之间。 - 典型应用场景：NLP 中将单词索引转换为词向量。 2. **`mask_zero=True`**： - 自动忽略索引为0的填充值，后续层（如LSTM）可通过`layer.supports_masking`处理掩码。 ```python # 检查掩码是否生效 print(embedding_layer.compute_mask(input_data)) ``` 3. **预训练嵌入**： - 可通过 `weights` 参数加载预训练词向量（如 GloVe）。 ```python pretrained_matrix = load_glove_vectors() # 假设返回形状为 (input_dim, output_dim) embedding_layer = tf.keras.layers.Embedding( input_dim=10000, output_dim=300, weights=[pretrained_matrix], trainable=False # 是否微调嵌入向量 ) ``` --- ### **常见问题及解决** 1. **输入越界错误**： - 确保输入数据中所有值 `< input_dim`。例如词汇表大小为1000时，输入索引必须 ≤999。 2. **动态序列长度**： - 若序列长度不固定，可省略 `input_length`： ```python embedding_layer = tf.keras.layers.Embedding(input_dim=1000, output_dim=64) ``` 3. **与RNN/LSTM结合**： ```python model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Embedding(1000, 64), tf.keras.layers.LSTM(128), tf.keras.layers.Dense(10) ]) ``` --- ### **性能优化建议** - 当词汇量极大时（如百万级），考虑使用`tf.keras.layers.TextVectorization`预处理文本，或使用哈希技巧。
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