anna karenina书

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anna karenina书我们可以使用神经网络嵌入将维基百科上所有书籍的 37000 个原始维度映射成 50 维，然后再使用 TSNE 将其映射成二维。结果如下：

一、anna karenina书简介

anna karenina书简介, Both inputs are 1dimensionalbook Inputname book shape 1link Inputname link shape 1 Embedding the book shape will be None 1 50bookembedding Embeddingname bookembedding inputdim lenbookindex outputdim embeddingsizebook Embedding the link shape will be None 1 50linkembedding Embeddingname linkembedding inputdim lenlinkindex outputdim embeddingsizelink Merge the layers with a dot product along the second axis shape will be None 1 1merged Dotname dotproduct normalize True axes 2bookembedding linkembedding Reshape to be a single number shape will be None 1merged Reshapetargetshape 1merged Output neuronout Dense1 activation sigmoidmergedmodel Modelinputs book link outputs out Minimize binary cross entropymodelcompileoptimizer Adam loss binarycrossentropy metrics accuracy

二、anna karenina书评

anna karenina书评,对于我们的书籍项目，这就意味着我们可以使用神经网络嵌入将维基百科上的 37000 篇书籍文章都各自表示成一个仅具有 50 个数字的向量。此外，因为嵌入是学习得到的，所以对于我们的学习问题而言，更相似的书籍在这个嵌入空间中具有更接近的位置。

三、anna karenina书图片

anna karenina书图片,尽管监督式机器学习任务的目标通常是训练一个模型来在新数据上进行预测，但在这个嵌入模型中，预测本身仅仅是实现最终目的的一种方式。我们想要的是嵌入权重，即作为连续向量的书籍和链接表示。

四、annekaren

annekaren, One Hot Encoding Categoricalsbooks War and Peace Anna Karenina The Hitchhikers Guide to the Galaxybooksencoded 1 0 0 0 1 0 0 0 1Similarity dot product between First and Second 0Similarity dot product between Second and Third 0Similarity dot product between First and Third 0

五、Karenina_na

Karenina_na,但是，这些嵌入也可被用于之前列出的三个目的；对于这个项目，我们主要感兴趣的是基于最近邻推荐书籍。为了计算相似度，我们取一个查询书籍，然后得出其向量与所有其它书籍的向量之间的点积。（如果我们的嵌入经过了归一化，那么这个点积就是向量之间的余弦距离，其范围从最不相似的 1 到最相似的 1。我们也可以使用欧几里德距离来衡量相似度。）

六、annapolis

annapolis,在上面提到的书籍案例中，我们的监督式任务会变成「识别一本书是否是列夫托尔斯泰写的」，而由列夫托尔斯泰写的书的嵌入会更近。找到如何创建监督式任务以得出相关表征的方法是嵌入设计中最困难的部分。

可以清楚看到，书籍根据各自不同的类型聚集在了一起。这并不完美，但仍然让人印象深刻，毕竟我们仅用 2 个数字就表示了维基百科上的所有书籍，而且这种表示方法还能展现出不同类型之间的差异。

最近几年，神经网络的应用范围已经从图像分割显著扩展到了自然语言处理以及时间序列预测领域。深度学习一大显著成功的用途是嵌入（embedding），这是一种可用于将离散变量表示成连续向量的方法。这项技术的实际应用包括用于机器翻译的词嵌入和用于类别变量的实体嵌入。

anna karenina书这个书籍项目示例表明了神经网络嵌入的价值：我们能得到分类目标的向量表示，这个向量表示是低维的，并且相似的实体在嵌入空间中处于相近的位置。

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