sorodni izrazi in sinonimi v sodobni slovenščini, hrvaščini in srbščini
Podobnost besed in fraz med rezultati je odvisna od tega, kolikokrat se beseda
ali fraza pojavi v podobnem stavčnem kontekstu kot "vektorske vložitve".
Podobni izrazi in sinonimi za
Kliknite za poizvedbo
Širši sorodni izrazi
Izrazi, ki navajajo vektorske vložitve med svojimi sorodnimi izrazi, a jih seznam zgoraj ne doseže. Njihova podobnost je nižja od podobnosti zadnjega izraza nad njimi.
Pogosto skupaj z
Primeri iz korpusa
Korpus Common Crawl
Common Crawl je korpus spletnih strani
Začetni korak razčleni besedila v zaporedje žetonov, ki se nato preslikajo v vektorske vložitve.
Za vhod se uporabijo vektorske vložitve besed stavka.
Za izračun podobnosti se uporabijo vektorske vložitve gostih in redkih značilk žetonov v vhodnem sporočilu in v odgovoru.
Za določanje vsebine pojavnic uporabimo vektorske vložitve besed, ki preslikajo besedo v vektor.
Vsak vhod v kodirnik pošljemo skozi plast za izračun vektorske vložitve (angl. embeding vectors).
Vektorske vložitve vhodnih besed lahko iz zgoraj opisanega modela pridobimo iz skritih stanj posameznih slojev modela.
Vektorske vložitve so učinkovite vektorske predstavitve besed, kjer imajo besede s podobnim pomenom podobne vektorske predstavitve.
Vektorske vložitve so lahko zgrajene na dva načina.
Vektorske vložitve so dejansko sestavljene iz notranjih stanj ← − → − posameznega rekurenčnega sloja ( h , h ) in vhodnega vektorja x, ki ni odvisen od konteksta.
Vektorske vložitve smo shranjevali v enotni podatkovni strukturi, ki poleg samega vektorja vključuje še metapodatke o izvorni enoti.
Vektorske vložitve lahko v model vključimo na različne načine.
V tretji fazi indeksiramo shranjene vektorske vložitve vseh blokov za hitrejše iskanje k-najbližjih shranjenih kontekstov poljubnega bloka.
V prvem kodirniku so xi -ji vektorske vložitve vhodnih besed, v naslednjih kodirnikih pa so to izhodi prejšnjega kodirnika.
V nadaljevanju predstavljamo, kako smo v model vključili posamezne vektorske vložitve.
V drugi fazi izračunamo in shranimo vektorske vložitve vseh blokov.
Tokrat uporabljamo dinamične vektorske vložitve besed za učenje dveh ločenih modelov za detekcijo sopomenk in protipomenk.
Ta del nevronske mreže je namenjen pretvorbi slik v vektorske vložitve, ki so vsebovale dvajset vrednosti.
Pridobimo vektorske vložitve za besede v stavku in jim pripnemo pozicijske vektorje besed.
Pri tem pristopu ne primerjamo primerkov neposredno, temveč primerjamo njihove vektorske vložitve.
Pri tem je pi,j j-ta vrednost i-tega pozicijskega vektorja, demb_dim dolžina vektorske vložitve vhodnega vektorja.