embedding size是什么意思 embedded value什么意思 Embedded嵌入法 嵌入法是一种让算法自己决定使用哪些特征的方法,即特征选择和算法训练同时进行 先使 用某些机器学习的算法和模型进行训练,得到各个特征的权值系数,根据权值系数从大到小选择特征 这些权值系数往往代表了特征对于模型的某种贡献或某种重要性 这些权值系 数往...
因为embedding是连在transformer层前的 所以他的输出E和trs层的输入H维度一样,但是H很大,而且随着模型设计越来越大,导致E也变大,还要乘上字典大小V,可是embd只是一个模型的输入,不涉及上下文 没必要那么大 ,所以embd连在一个全连接后,减少参数: 2. 跨层参数共享: 它试了几种方式,一个是几个trs层中,全部参数...
包含训练集和测试集的所有词。或者可以用更多词，用已经训练好的词向量进行初始化。
Embedding层可以理解为一个查询表,它从整数索引(表示特定的单词)映射到密集向量(它们的嵌入)。嵌入的维数(或宽度)是一个参数,您可以用它进行试验,看看什么对您的问题有效,这与您在一个密集层中对神经元数量进行试验的方法非常相似。 创建Embedding层时,嵌入的权重会随机初始化(就像任何其他层一样),在训练期间,它们...
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数据类型方面,`nn.Embedding`层的权重(即嵌入向量)默认是`float32`类型,因此输出的张量也将是`float32`类型。 以你提供的代码为例: ```python self.embedding=nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)``` 1. 2. 3. 如果你传入一个形状为`(10, 20)`的索引张量(如`sentence`),那么`self.embedding(senten...
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