在运行时将特征连接到输入层的单词嵌入
是指在自然语言处理（NLP）领域中，将单词转换为向量表示的一种技术。单词嵌入是一种将离散的单词映射到连续向量空间的方法，它可以捕捉到单词之间的语义和语法关系。
单词嵌入的分类：
- 静态单词嵌入：在训练模型之前，使用预训练好的单词嵌入模型，如Word2Vec、GloVe等。
- 动态单词嵌入：在模型训练过程中，将单词嵌入作为可学习的参数，随着模型的训练不断更新。
单词嵌入的优势：
- 降维：将高维的离散特征转换为低维的连续向量表示，减少了特征空间的维度，提高了模型的效率。
- 语义关联：单词嵌入可以捕捉到单词之间的语义关系，使得模型能够更好地理解文本的含义。
- 泛化能力：通过学习单词嵌入，模型可以将相似的单词映射到相近的向量空间，从而提高对未见过的单词的泛化能力。
单词嵌入的应用场景：
- 文本分类：将文本转换为向量表示后，可以应用于情感分析、垃圾邮件过滤等任务。
- 机器翻译：通过将源语言和目标语言的单词映射到同一向量空间，实现跨语言的翻译。
- 文本生成：通过学习单词嵌入，可以生成具有语义连贯性的文本。
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假设我在嵌入查找后获得一个输入矩阵，如下所示：
[ [0.5, 0.25, 0.47, 0.86，0.8. 0.12, 0.63, 0.97，0.7, 0.47, 0.32, 0.01]，...，[..，e在上述情况下，每个嵌入的dim =4，句子长度为3。我们如何使用Tensorflow/TFLearn或Theano中的占位符动态地(即，在运行时)与句子中的每个单词相对应地附加dim say 2的
浏览 8提问于2016-07-26得票数 2
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有没有办法选择性地将池化层的特征映射连接到(连续的)卷积层的特征映射？在论文“基于梯度的学习应用于文档识别”过程中。1998年11月，LeCun等人。描述一个子采样层如何有选择地连接到随后的卷积层。在基本TF示例( TF层指南:构建CNN)中，conv2与pool1的连接方式如下：
conv2 = tf.lay
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浏览 0提问于2019-10-10得票数 0
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浏览 4提问于2022-02-19得票数 1
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我正在寻找一种方法来实现在Pytorch中使用LSTM层实现word嵌入网络，这样nn.Embedding层的输入与单词I的向量具有不同的形式。在我的例子中，每个单词都有一个对应的向量，因此，我的语料库中的句子是一个向量向量。例如，我可能有"King“和向量500，3，18，其中500是单词ID，3是单词颜色，18是字
浏览 3提问于2019-10-08得票数 0
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字向量作为输入
、、、、
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浏览 0提问于2016-09-07得票数 1
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在通过convnet传递视频帧并获得输出特征图之后，如何将数据传递到LSTM？另外，如何通过CNN将多个帧传递到LSTM？
在其他作品中，我想用CNN处理视频帧以获得空间特征。然后，我希望将这些特征传递给LSTM，以便对空间特征进行时间处理。如何将LSTM连接到视频功能？例如，如果输入的视频是56x56，然后当通过CNN的所有层时，假设它是20:
浏览 2提问于2016-05-03得票数 9
:实体后面的五个单词，实体内容:实体内部的单词袋和实体长度:实体的大小(字数)。然后将它们连在一起，作为神经网络的输入。本文指定了连接的特性。级联层内部是如何工作的？它是否将单个变量中的所有值连接在一个非常字面的意义上？这在计算上是如何工作的？
当一个关键字对的时候，一袋单词怎么能成
浏览 0提问于2020-02-24得票数 3
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多输入特征的神经网络训练
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然而，我仍然是困惑，因为我是新的RNN和CNN。我正在和keras一起训练神经网络分类器。在我的csv文件中，我有三个特性。句子
我首先随机开始使用嵌入的句子，如下所示。现在，我需要将概率附加到这些行中的每一行，这样新的序列应该类似于以下内容。我试着把序列的</em
浏览 0提问于2019-06-19得票数 0
假设我有以下数据集X，它有两个特征和Y标签。optimizer='adam', metrics=['accuracy'])这很管用，但我想知道更多关于parameter_1，parameter_2，parameter_3的知识嵌入(parameter_1，parameter_2，input_length=parameter_2)
我只是随便放了些东西不知道自己在做什么。考虑到我前面描述的数据集，填充Embedding()的合适
浏览 5提问于2017-03-14得票数 0
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在Keras中合并特定的输入坐标
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我有一个大的输入向量(1000个特征)的顺序模型。该模型主要是一个密集的网络。我知道特征1-50与特征51-100 (1与51，2与52等)高度相关。我想利用这一点。有没有办法在我现有的模型中添加一个层来反映这一点？(将输入1和51连接到神经元、2和52等)
或者，唯一的选择是将输入结构更改为50个张量( 1x2)和一个包含90
浏览 0提问于2018-09-25得票数 2
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我正在训练一个RNN，它的一组词特征非常小，大约10,000。在添加RNN之前，我计划先从嵌入层开始，但我不清楚真正需要什么维度。我知道我可以尝试不同的值(32，64，等等)，但我宁愿先有一些直觉。例如，如果我使用32维嵌入向量，那么每个维只需要3个不同的值来完全描述空间(32**3>>10000)。
或者，对于一个有少量单词的空间，是否真的需要使用嵌入层，还是从输入<
浏览 0提问于2018-07-13得票数 7
我是Pytorch的新手，在图像字幕中有一个疑问。embeddings = self.embed(captions)我们首先嵌入字幕，然后将嵌入与EncoderCNN中的上下文功能连接起来，但是连接增加了嵌入大小，我们如何将其转发到lstm？因为lstm的输入大小已经定义为embed_size。
我是不是漏掉了什么？提前谢谢。
浏览 4提问于2018-03-03得票数 1
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据我所知，Word2Vec在训练语料库的基础上构建了一个单词词典(或词汇表)，并为字典中的每个单词输出一个K-dim向量。我的问题是，这些K向量的来源到底是什么？假设每个向量都是输入层和隐藏层之间的权重矩阵中的一行或列，或者是隐藏层和输出层。然而，我还没有找到任何来源来支持这一点，而且我在编程语言方面还没有足够的知识来检查源代码并自己解决它。
浏览 6提问于2017-02-16得票数 3
1回答
我在许多博客中看到，人们使用one_hot (来自tf.keras.preprocessing.text.one_hot )将单词字符串转换为表示索引的数字数组。这并不能保证单一性。更新:我知道哈希在One_hot中用来将单词转换成数字，但并没有意识到它的重要性，因为我们可以使用tokenizer类来更准确地做同样的事情。
浏览 22提问于2020-12-23得票数 0
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如何使用可变大小的输入进行培训？
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假设您想要训练语言模型，并且希望为LSTM使用不同大小的输入。特别是，我正在关注这篇文章：。
创建一个三维形状张量(实例，2，最大值(嵌入，字符))。也就是说，用0填充较小的输入</em
浏览 3提问于2017-09-12得票数 2
1回答
我有一个关于Softmax层的重量形状的问题。
假设我们的词汇量是10000个单词，我们的嵌入层将降到300个维度。因此，输入是长度为10000的一个热向量，嵌入层有300个神经元.这意味着，从输入层到嵌入层的权重矩阵的形状为10000*300(词汇中<em
浏览 2提问于2019-12-03得票数 1
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我有一个分类问题，其中的特征是离散的。为了管理这种情况，标准过程包括用一次热编码来转换二进制数组中的离散特性。然而，对于Keras来说，这一步似乎是不必要的，因为我们可以简单地使用嵌入层来创建这些离散特征的特征向量表示。
如何执行这些？我的理解是，如果离散特性f可以假定k值，那么嵌入层就会创建带有k列的矩阵。每次我收到该特性的值
浏览 4提问于2017-03-13得票数 12
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