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這期內容當中小編將會給大家帶來有關TensorFlow是如何解讀深度學習中的嵌入，文章內容豐富且以專業的角度為大家分析和敘述，閱讀完這篇文章希望大家可以有所收獲。
一個單詞集合，這些屬于離散的非數值型對象，數值計算的基本要求是數值型，所以需要將他們映射為實數向量。
嵌入是將離散對象數值化的過程。
嵌入向量，google 開源的 word2vec 模型做了這件事，現在 TensorFlow 中調用 API 幾行代碼便可以實現：
word_embeddings = tf.get_variable(“word_embeddings”,
[vocabulary_size, embedding_size])
embedded_word_ids = tf.nn.embedding_lookup(word_embeddings, word_ids)
embedded_word_ids 的形狀 [vocabulary_size, embedding_size]
可視化展示主要需要對高維向量降維。
嵌入可以通過很多網絡類型進行訓練，并具有各種損失函數和數據集。例如，對于大型句子語料庫，可以使用遞歸神經網絡根據上一個字詞預測下一個字詞，還可以訓練兩個網絡來進行多語言翻譯。
上述就是小編為大家分享的TensorFlow是如何解讀深度學習中的嵌入了，如果剛好有類似的疑惑，不妨參照上述分析進行理解。如果想知道更多相關知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道。
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