神經網絡嵌入詳解

摘要：將文本轉化爲向量，深度挖掘變量間的聯繫，構建更爲精確的推薦系統。 深度學習在諸多方面，如圖像分割、時序預測和自然語言處理，都優於其他機器學習方法。嵌入（embedding），即用連續向量表示離散變量的方法，在其中起到了不可或缺的作用。像機器翻譯中的詞嵌入和分類變量中的實體嵌入，都是嵌入的成功應用。 本文將圍繞什麼是神經網絡嵌入、爲什麼要使用神經網絡嵌入以及神經網絡嵌入如何學習這三方面進行詳細

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