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tensorflow - 为什么 'dimension' 在机器学习领域有几个不同的含义?

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-04 01:22:39 27 4
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我注意到 AI 社区将各种张量称为 512-d,意思是 512 维张量,其中术语“维度”似乎表示单个数据点表示中的 512 个不同的浮点值。例如在 512-d word-embeddings 中表示 512 长度的浮点向量,用于表示 1 个英语单词,例如https://medium.com/@jonathan_hui/nlp-word-embedding-glove-5e7f523999f6

但它不是 512 个不同的维度,它只是一维向量?为什么术语 dimension 的使用方式与平时不同?

当我们使用术语 conv1dconv2d 时,它们是 1 维和 2 维的卷积,维度以其在数学中使用的典型方式使用/科学,但在词嵌入上下文中,一维向量被称为 512 维向量,还是我遗漏了什么?

为什么要过度使用术语 dimension?什么上下文决定了 dimension 在机器学习中的含义,因为这个术语似乎重载了?

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