RNN-LSTM：1万个单词与650个词向量关系

来源：4-30 动手实现RNN-LSTM循环神经网络（六）：编写神经网络模型(中)1

payzul

2018-03-27

老师你好：
课程中提到，一万个单词映射到650个词向量中。

一万个单词是怎么映射的呢？是要从1万个中选择650个单词再映射么？还是因为向量的特性，1万个也可以映射到650个神经元中？之后还提到onehot 编码映射到词向量中？这个再能解释一下么，不太明白？

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Oscar

2018-04-03

是要从1万个中选择650个单词再映射么？当然不是啦。

onehot 编码就是这里提到的比如 10000 个单词需要 10000 个不同的 onehot 编码。

词向量可以说是另一种表述形式。

TensorFlow 官网对词向量有一些解释：

推荐大家也去看一些专题，例如：

梦人

2018-03-29

我的理解：不准之处欢迎拍砖。

类似于矩阵，650个词向量就是行数是650行，如下图横着的一行就是一个向量。

列数的就是向量维度，相当于矩阵的秩

10000个单词，650行，大概可以有(10000 /650)向上取整数。

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