我想我在这里遗漏了一些明显的东西，但希望能得到一些帮助。
假设我有一百万个单词，并希望将它们嵌入到我的模型中。使用TF，我可以进行嵌入查找，尽管我需要提供一个大小为1m*space_size的矩阵。另一方面，我可以用20维的向量对一百万个单词进行热编码。我可以将其嵌入到50维的a空间中，对于1K参数，我可以使用20*50矩阵。便宜多了。因为这个矩阵的权重仍然是可训练的，所以我希望学习一些关于单词<e
浏览 7提问于2016-12-25得票数 4
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为什么更大的嵌入向量不一定更好？
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我想知道为什么在NLP中增加单词维数向量的维数并不一定会带来更好的结果。例如，在我运行的示例中，有时我看到使用经过预先训练的100 d GloVe向量的效果比300 d的要好。为什么是这种情况？从直觉上看，一个更大的维度应该变得几乎像一个单一的热编码，并在一些“准确”，不是吗？
浏览 0提问于2019-08-21得票数 1
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我有一个专栏，其中有5个独特的类别。>确定/不确定>坏>最差)Best: 4
或者我应该执行一个热编码/虚拟编码？模型如何感知这两件事背后的直觉是什么？
注意:我还应该提到，这是用于使用Logistic回归进行预测建模的。
浏览 0提问于2019-06-03得票数 1
文档要求使用headlink()->prependstylesheet()在布局文件中插入css。还说用这种方式加载javascript文件也行。为什么这比直接在头部硬编码链接和脚本标签要好呢？我会认为这是较慢的性能，因为它使用框架方法来完成它。使用zend framework 1.10
浏览 0提问于2010-05-24得票数 1
我在我的RPC框架中使用Netty 4.0.23，我在客户端发现，当创建多个通道时，性能比创建一个通道要好。为什么？有什么方法可以在一个通道中提高性能吗?我需要将编码/解码从Netty io工作线程移动到用户线程吗？
浏览 3提问于2014-12-16得票数 0
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我正在学习神经网络的不同输入向量表示。我是否正确地理解了传统的二进制数计算方法正是多重热的含义？我们可以把一个字节想象成一个由8个组件组成的向量，每个条目要么是0，要么是1.0我想使用多热编码来表示多达255个可能的输入值.如果我使用二进制方法，
浏览 0提问于2018-08-21得票数 7
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我有*.png文件，我想在卷积神经网络的上下文中将图像转换成一个热编码。
一旦我创建了一个热编码向量，就会应用规范化操作，例如将向量的每个值除以256(RGB的最大值)。这样可以防止数字爆炸并导致溢出。但是，我也看到从这个值中减去了一个0.5。<em
浏览 4提问于2017-04-05得票数 0
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引用自“手工机器学习与Scikit-学习，Keras，和TensorFlow，第二版”：
一次热编码，然后是密集层(没有激活函数，没有偏见)，相当于嵌入层。然而，嵌入层使用的计算量要少得多(当嵌入矩阵的大小增大时，性能差异变得明显)。稠密层的权重矩阵起着嵌入矩阵的作用。例如，使用一个大小为20的热向量和一个10个单元的密集层相当于使用一个嵌入层与input_dim=20和outpu
浏览 0提问于2020-06-30得票数 0
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梯度升压与编码类型
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我正在查看这个材料，我发现了以下声明：
对于这类模型梯度升压机算法，即使排序是任意的而不是单一的热编码，它在计算效率上也是安全的，使用任意整数编码也称为数字编码作为分类变量。你知道一些支持这一说法的参考资料吗？我知道数字编码比单热编码计算效率更高，但我想知道更多关于它们在梯度增强方法中编码无序范畴变量的等价性的
浏览 0提问于2020-07-21得票数 4
我正在进行一个具有连续和分类功能的二进制分类项目。我知道RandomForest的R实现可以处理作为因子类型数据传入的分类数据。然而，Python的scikit学习实现需要对分类数据进行编码(例如，一个热的)。我对使用这两种实现获得的结果有什么不同感到好奇，我想知道是否有人知道RandomForest的python实现可以处理分类数据而不进行编码。
浏览 0提问于2020-10-22得票数 1
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我设计了一个神经网络，并使用损失作为categorical_crossentropy。y_train_le = le.fit_transform(y_train)
y_train_le_cat = to_ca
浏览 4提问于2022-08-07得票数 -1
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如何编码滑雪板中的分类特征？
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我有一个数据集，包含从0到40列的41个特性，其中7个是分类的。在这种情况下，我不得不用支持向量机算法对它们进行编码。select columns 1 through 41 (the features)我不知道使用DictVectorizer()或OneHotEncoder()是否更好，因为我在上面已经介绍了一些原因，而且大多数情况下，使用它们的方式都是以代码的
浏览 0提问于2016-11-15得票数 4
我很好奇用NSCoding对objective c中的对象进行编码并将其写入磁盘的优势可能比简单地将持久化对象写入磁盘要好。在I/O或磁盘空间使用率方面是否有性能提升？
浏览 0提问于2010-12-07得票数 2
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我想实现这个人在没有使用ggplot的情况下所取得的成就。有什么想法吗？
geom_point(colour="red",alpha=0.2)+热图是如此稀疏我希望它涵盖的内容比现在要多得多。很难看到任何关于密度
浏览 1提问于2014-05-13得票数 1
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按位运算符.精度
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我似乎被困在三个问题上：
为什么这个代码x & 0xFF比这一行代码(x << 24) >> 24要好呢？正确的表达式可能导致符号扩展，从而更改原始int。
浏览 7提问于2013-01-22得票数 1
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在中，我没有看到使用构造函数的建议。在我看来，在运行时性能和编码安全性方面，对内存指针的比较总是比字符串要好。
为什么不使用构造函数来检测所有类型并忘记丑陋的typeof？但是安全的编码优势仍然存在。
浏览 1提问于2016-10-01得票数 5
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单标签多类分类随机森林蟒蛇
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我是机器学习的新手，目前正在处理由分类数据组成的csv文件格式的数据集。作为预处理的一种手段，我对数据集中的所有变量进行了热编码。 目前，我正在尝试应用随机森林算法将条目分类为4个类别中的一个。我的问题是，我不知道这一个热编码变量到底发生了什么。我如何将它们提供给算法？它能区分buying_price_high、buying_price_low (buying_price的一种<e
浏览 19提问于2019-10-02得票数 0
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哪一种对准确性更好，还是它们是一样的？当然，如果使用categorical_crossentropy，则使用一种热编码，如果使用sparse_categorical_crossentropy，则编码为普通整数。另外，什么时候一个比另一个好呢？
浏览 0提问于2018-12-01得票数 66
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I来自文档的：
计算标签和预测之间的交叉熵损失。当有两个或多个标签类时，使用这个交叉熵损失函数。我们期望标签以整数的形式提供。如果您想使用单热表示提供标签，请使用CategoricalCrossentropy丢失。为什么这
浏览 5提问于2020-06-22得票数 2
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我有一个有多个模块的项目：\- Main\- ServiceB有没有一种Java开发工作流-使用IDE、命令行构建工具或任何其他工具-允许热代码重新部署多段代码，而不需要付出捆绑的沉重代价？Idk，也许我正在寻找OSGi的轻量级替代品(在安装和绑
浏览 14提问于2018-01-20得票数 0
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