One-Hot向量作为一种特征表示方法，在机器学习领域中得到了广泛应用。它能够将离散的分类变量转换为数值型形式，使得算法能够更好地处理这些特征。然而，One-Hot向量也存在一些缺点，如维度灾难、数据不平衡和计算成本高等问题。在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的特征表示方法，以获得更好的模型性能和泛化能力。
one-hot表示有两个很明显的缺点: 1、矩阵稀疏和维度灾难。one-hot表示是将词语所在下标位置置为1,其他位置置为0,而现实生活中,词语的集合是很大的,达到几千甚至几万,而每个向量的维度是和词语集合中词语的数量是一致的,所以一个词需要用几千甚至几万的维度来表示,如此大的维度在后续计算中需要很大的计算资源。...
当然也有缺点：导致数据特别稀疏，影响模型性能，也会让数据维度增大。
hot编码的词向量表示,由于one-hot编码的缺点在实际做文本特征表示的时候现在不会再使用这种方法做文本特征表示,但是在做监督学习标签学习过程通常会把标签处理成one -hot表示,举个例子如果做多标签文本分类表示,用one-hot编码就可以很好地把每个标签表示出来,总之one-hot编码是最基本的文本特征表示大家还是要熟悉掌握的...
one-hot表示有两个很明显的缺点: 1、矩阵稀疏和维度灾难。one-hot表示是将词语所在下标位置置为1,其他位置置为0,而现实生活中,词语的集合是很大的,达到几千甚至几万,而每个向量的维度是和词语集合中词语的数量是一致的,所以一个词需要用几千甚至几万的维度来表示,如此大的维度在后续计算中需要很大的计算资源。
one-hot编码虽简单直接，但存在明显缺点：首先，维度问题。面对大量词汇，向量维度会变得极大，导致计算资源需求高且向量过于稀疏，不利于后续处理。其次，语义缺失。one-hot编码忽略了词语间的相似性，所有词语向量均正交，无法体现词语间的语义关系。因此，尽管one-hot编码在简化文本表示方面有其优势，但其...
然后使用one hot对每段话提取特征向量: 因此我们得到了最终的特征向量为 我爱中国 -> 1,1,0,0,1 爸爸妈妈爱我 -> 1,1,1,1,0 爸爸妈妈爱中国 -> 0,1,1,1,1 三、优缺点分析 优点:一是解决了分类器不好处理离散数据的问题,二是在一定程度上也起到了扩充特征的作用(上面样本特征数从3扩展到了9)...
以便计算交叉熵等。简而言之，onehot向量为多类分类问题提供了明确的标签表示方式，使得网络能够理解每个样本属于特定类别的概率分布。这为后续的损失函数计算、优化和模型评估提供了便利。在深度学习框架如TensorFlow中，使用onehot向量作为标签是实现多类分类任务的常见实践。
将特朗普和就职表示成one-hot形式输入进神经网络,经过一系列运算输出一个向量,不断优化参数矩阵W,使最后输出的向量与宣誓的one-hot表示相同,此时W的每一列对应一个词的词向量。 此时我们发现,用W的每一列表示单词,它的维数是4,而使用ont-hot表示的向量维数是9,有效的降低了维数。
one-hot向量定义: one-hot向量为有且只有一个元素为1,其余元素都为0的向量. one-hot向量是在数字电路中的一种状态编码,指对任意给定的状态,状态寄存器中只有1位为1,其余位都为0。 one-hot在表示学习中的用途: one-hot通常被用于局部表示(LoaclRepresentation)特征。 在一个one-hot向量空间中,每样本都位于坐标...