深度学习中 Embedding层两大作用的个人理解

最新推荐文章于 2024-08-02 17:22:52 发布
转载 最新推荐文章于 2024-08-02 17:22:52 发布 · 271 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42078618/article/details/82999906

本文详细解析了如何在优快云上撰写一篇高质量的技术博客，包括标题、标签和内容的优化策略，旨在帮助作者提高文章的可见性和吸引力。
各类深度学习框架详解+深度学习训练环境搭建-GPU版本
master_hunter的博客
10-23 4875
工欲善其事必先利其器，对工具的熟练程度很多时候决定你工程项目的质量和上限。对于人工智能工程师来说，搭建本地深度学习环境来说是比较麻烦的一件事，其中涉及到较多的相关硬件和软件的兼容问题。很多初学者安装的深度学习框架环境仅能够使用CPU运行并没有利用到GPU，关于很多硬件关联的深度学习训练框架并没有清楚的认知，导致配置环境的时候很容易出现各类错误。所以本篇文章主要讲述清楚如何搭建深度学习环境以及框架选择和自己硬件匹配的系统。如果你发现深度学习看似难以掌握，我将尽力简化知识，将其转化为我们更容易理解的内容。
深度学习：词嵌入（Word Embedding）以及Keras实现
LiQingBB的博客
12-09 7210
深度学习：词嵌入（Word Embedding）以及Keras实现 神经网络无法对原始的文本数据训练，我们需要先将文本数据处理成数值张量，这一过程又叫文本向量化（vectorize） 文本向量化有多种策略： 1.将文本分割为单词，每个单词转换为一个向量 2.将文本分割为字符，每个字符转化为一个向量 3.提取单词或者字符的n-gram，将n-gram转换为一个向量 将文本分解成的单元叫做标记（tok...
迅速了解Embedding层的作用
weixin_45459911的博客
04-01 4915
在阅读深度学习类论文的时候，经常会见到embedding这个名词，却一直不知道其具体含义是什么，遂查询了很多资料，终于明白了其作用，记录于此，希望能帮助对此同样疑惑 的人。 1、在讲embedding之前必须要先说一下独热编码（one-hot），如果你已经对其有一定了解，可以跳过这一段。 独热编码（one-hot）的作用很简单，就是把特征全都用0、1来表示，直接看个例子： 有四类人：老年人、中年人...
EMBEDDING层作用
qq_45602850的博客
09-19 4619
embedding作用
embedding层的作用
Jessica__Chan的博客
11-12 434
https://blog.youkuaiyun.com/k284213498/article/details/83474972
embedding层的作用理解
To be a better man
05-24 1418
网上关于embedding的介绍可谓是相当含糊。比如 Keras中文文档中对嵌入层 Embedding的介绍除了一句 “嵌入层将正整数（下标）转换为具有固定大小的向量”之外就不愿做过多的解释。那么我们为什么要使用嵌入层 Embedding呢? 主要有这两大原因: 1.降维：比如one-hot encoding对于大字典你encoding后数据量太大，One-hot 方法编码的向量会很高维也很稀疏，浪费内存运行空间。 比如：中文大大小小简体繁体常用不常用有十几万，然后一篇文章100W字，你要表示成10.
深度学习embedding方法，降维，以及pytorch中使用embedding
weixin_41106546的博客
04-24 8817
形式上讲，Embedding就是用。
大白话！神经网络Embedding的原理及作用
最新发布
weixin_53880910的博客
08-02 1085
人工智能的奥义是：“万物皆可Embedding” 不知道大家有没有这种感受，在学习各种算法模型时，特别是深度学习模型，少不了嵌入（Embedding）的应用。
Embedding层的作用
m0_46409054的博客
12-05 3912
Embedding层的作用
深度学习中 Embedding层作用
qq_29762941的博客
06-25 828
原文链接:深度学习中 Embedding层两大作用的个人理解 参考链接:词向量与Embedding究竟是怎么回事？ 吴恩达老师深度学习视频课笔记：自然语言处理与词嵌入 ...
Embedding层两大作用
RanCh.Wong
07-14 214
原文链接https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42078618/article/details/82999906一看就懂
embedding层_经常提到的Embedding层有什么用？
weixin_39984952的博客
11-30 914
技术前沿作者：Rutger Ruizendaal编辑整理：萝卜兔在深度学习实验中经常会遇Eembedding层,然而网络上的介绍可谓是相当含糊。比如 Keras中文文档中对嵌入层 Embedding的介绍除了一句 “嵌入层将正整数(下标)转换为具有固定大小的向量”之外就不愿做过多的解释。那么我们为什么要使用嵌入层 Embedding呢? 主要有这两大原因:1、使用One-hot 方法编码...
Embedding 层理解
weixin_54723793的博客
07-06 980
本文参考 嵌入(embedding)层的理解 首先要明确embedding层的两个基本作用： 将稀疏 one-hot 编码矩阵降维 关联语义相关的词语 举例说明 （one-hot 编码此处不叙述，不懂的同学自行百度，主要目的就是提高计算速度、增强表达能力） #one-hot 我 从 哪 里 来 要 到 何 处 去 [ [1 0 0 0 0 0 0 0 0 0] [0 1 0 0 0 0 0 0 0 0] [0 0 1 0 0 0 0 0 0 0] [0 0 0 1 0 0 0 0
embed的名词_Embedding的作用
weixin_42131633的博客
12-23 776
要弄清楚embeding的作用，先要弄明白它和one hot encoding之间有什么的区别，embeding解决了什么one hot encoding不能解决的问题。一、one hot encoding的概念假设我们中文文章中，一共只有10个字。那么我们用0-9就可以表示完比如，这10个字就是“我从哪里来，要到何处去”，其分别对应“0-9”，如下：我 从 哪 里 来 要 到 何 ...
细说NLP中的Embedding层
weixin_46034279的博客
06-07 2361
在构建高效的自然语言处理模型时，Embedding层是不可或缺的组成部分。它不仅可以帮助我们捕获词汇之间的语义关系，还能提高模型的性能。在本篇博客中，我们将详细介绍Embedding层的基本原理、使用方法以及它在深度学习框架中的实现，帮助你更好地理解和应用这一技术。
深度学习中embedding层的理解
数据客
06-10 2780
在深度学习领域中，Embedding层扮演着至关重要的角色，尤其在处理文本数据或类别数据。Embedding层的功能有两个：1. 将高维稀疏的输入数据（如单词、类别标签等）转换为低维稠密的向量表示，可以大幅降低数据存储和计算量。2. 低维稠密向量捕获了输入之间的语义和上下文信息，语义相近、类别相近的单词或者类别，其表示向量相似度也高，使得模型能够更好地理解数据信息并进行预测推理。上述两个原因，使得模型能够更好的学习和处理输入数据。
深度学习与OpenCV结合：实时面部识别实践
本文主要介绍了如何使用OpenCV、Python和深度学习技术实现面部识别，重点关注了深度度量学习在该过程中的应用。 基于深度学习的面部识别系统利用了深度度量学习这一关键技术。传统的深度学习模型通常是用于图像分类...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值