embedding在數學上表示乙個maping, f: x -> y， 也就是乙個function，其中該函式是injective（就是我們所說的單射函式，每個y只有唯一的x對應，反之亦然）和structure-preserving (結構儲存，比如在x所屬的空間上x1 < x2,那麼對映後在y所屬空間上同理 y1 < y2)。那麼對於word embedding，就是將單詞word對映到另外乙個空間，其中這個對映具有injective和structure-preserving的特點。
通俗的翻譯可以認為是單詞嵌入，就是把x所屬空間的單詞對映為到y空間的多維向量，那麼該多維向量相當於嵌入到y所屬空間中，乙個蘿蔔乙個坑。
word embedding，就是找到乙個對映或者函式，生成在乙個新的空間上的表達，該表達就是word representation。
深度學習中Embedding的理解
embedding就是把高維的one hot進行降維的過程。1 一維列表也不行，二維稀疏矩陣也不行，怎麼辦呢？這裡就引入了embedding的概念，由密集向量表示，實現降維！2 並不是每個單詞都會被乙個向量來代替，而是被替換為用於查詢嵌入矩陣中向量的索引 3 同時訓練神經網路時，每個embeddin...
深度學習中Embedding層
keras.layers.embeddings.embedding input dim,output dim,embeddings initializer uniform embeddings regularizer none,activity regularizer none,embeddings...
embedding的個人理解
網路表徵學習中的embeddings embed英文谷歌解釋1 fix an object firmly and deeply in a surrounding mass 英文 2 attach a journalist to a military unit during a conflict.1是...