神经网络嵌入详解

摘要：将文本转化为向量，深度挖掘变量间的联系，构建更为精确的推荐系统。 深度学习在诸多方面，如图像分割、时序预测和自然语言处理，都优于其他机器学习方法。嵌入（embedding），即用连续向量表示离散变量的方法，在其中起到了不可或缺的作用。像机器翻译中的词嵌入和分类变量中的实体嵌入，都是嵌入的成功应用。 本文将围绕什么是神经网络嵌入、为什么要使用神经网络嵌入以及神经网络嵌入如何学习这三方面进行详细

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