参考知乎
核心：原始的高维稀疏数据到低维数据（低维流形）的映射。深度学习的任务就是学习到一种好的映射关系，使得映射后的数据变得可分，具有很强的特征表达性。这个映射就叫嵌入。
这里有个前提假设，即自然的原始数据是低维流形嵌入于原始数据所在的高维空间。
以自然图像为例，一幅500x500x3大小的RGB图像，是高维的，每个灰度通道可取0-255范围内的值。但是像素值随机生成后得到的图像就是个噪点图像，大概率和自然图像差别很大。所以真实的自然图像在高维空间分布是稀疏的，换句话说，就是一个低维流形。
Node embedding: Node embedding is a way of representing n...
提问： Embedding的理解 Embedding的作用，重要性 1 Embedding基础知识 什么是Embe...
embedding_lookup( )的用法关于tensorflow中embedding_lookup( )的用法...
[参考link] tf.nn.embedding_lookup()tf.gather()通过查看embedding...
documentgithubEmbeddings docment 功能：将一个整数转化为一个dense vecto...
embedding：以较少的维度表示每个类别，并且还可以一定的表现出不同类别变量之间的关系 embedding的理...
参考知乎[https://www.zhihu.com/question/38002635]核心：原始的高维稀疏数据...
1.Embedding and Stacking Layer（嵌入和堆叠层） 离散特征embedding：将二进制...
embedding 的类型：
深度学习模型训练时，常常需要下载pretrained embedding，而embedding保存的格式常有.bi...
本文标题：embedding
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/ooyskrtx.html
网友评论