Global Embedding 理解

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Global Embedding 理解

1.Attention-based seq2seq e(t,i):求上一时刻的输出和这一时刻编码器的输出的相似度 a(t,i):求这个词在整个文本中占多大的比重,每个时刻都存在着一个值,这个只是求一个softmax c(t):文本向量,求和,n代表序列长度,每个词都有一个softmax值,用每一个概率值去乘以隐变量,这个隐变量就是最初的文本向量,这个概率值就是每个词在整个文本中占多大的比重,结果就是一个最终的文本向量 s(t):解码器 P(vocal):求出的是一个概率值,表示多大概率取到哪一个…

Word Embedding理解

一直以来感觉好多地方都吧Word Embedding和word2vec混起来一起说,所以导致对这俩的区别不是很清楚. 其实简单说来就是word embedding包含了word2vec,word2vec是word embedding的一种,将词用向量表示. 1.最简单的word embedding是把词进行基于词袋(BOW)的One-Hot表示.这种方法,没有语义上的理解.把词汇表中的词排成一列,对于某个单词 A,如果它出现在上述词汇序列中的位置为 k,那么它的向量表示就是“第 k 位为1,其他…

torch.nn.Embedding理解

Pytorch官网的解释是:一个保存了固定字典和大小的简单查找表.这个模块常用来保存词嵌入和用下标检索它们.模块的输入是一个下标的列表,输出是对应的词嵌入. torch.nn.Embedding(num_embeddings, embedding_dim, padding_idx=None, max_norm=None, norm_type=2, scale_grad_by_freq=False, sparse=False) 个人理解:这是一个矩阵类,里面初始化了一个随机矩阵,矩阵的长是字典的大…

Embedding理解与代码实现

https://blog.csdn.net/songyunli1111/article/details/85100616…

Embeding如何理解？

参考: http://www.sohu.com/a/206922947_390227 https://zhuanlan.zhihu.com/p/27830489 https://www.jianshu.com/p/0bb00eed9c63 https://www.baidu.com/link?url=CwDMHi72fOR8BzSlKAR0_01oYq-Jn79tNdrWrISguElN1w4Ng9DBZhihxCNjrWUBavktHOALF41rzvar191r4SlbKHO_EgiY_dm…