public struct Embedding<Scalar> : Module where Scalar : TensorFlowFloatingPointשכבת הטבעה.
Embedding היא למעשה טבלת חיפוש הממפה אינדקסים מאוצר מילים קבוע לייצוגי וקטור בגודל קבוע (צפוף), למשל [[0], [3]] -> [[0.25, 0.1], [0.6, -0.2]] .
טבלת חיפוש ניתנת ללמידה הממפה את מדדי אוצר המילים לייצוגים הווקטוריים הצפופים שלהם.
הַצהָרָה
public var embeddings: Tensor<Scalar>יוצר שכבת
Embeddingעם הטבעות צורה מאתחלות באופן אקראי(vocabularySize, embeddingSize)כך שלכל אינדקס אוצר מילים ניתן ייצוג וקטור.הַצהָרָה
public init( vocabularySize: Int, embeddingSize: Int, embeddingsInitializer: ParameterInitializer<Scalar> = { Tensor(randomUniform: $0) } )פרמטרים
vocabularySizeמספר המדדים (מילים) מובהקים באוצר המילים. מספר זה צריך להיות האינדקס השלם הגדול ביותר פלוס אחד.
embeddingSizeמספר הערכים בייצוג וקטור הטמע יחיד.
embeddingsInitializerאתחול לשימוש עבור פרמטרי ההטמעה.
יוצר שכבת
Embeddingמההטבעות שסופקו. שימושי להכנסת הטבעות שהוכשרו מראש לדגם.הַצהָרָה
public init(embeddings: Tensor<Scalar>)פרמטרים
embeddingsשולחן ההטמעות שהוכשר מראש.