3. Embedding

Embedding 에 대하여 Vector 의 이해 Vector의 종류 1. Sparse Vector 벡터의 값이 대부분 0으로 표현되는 것 대표적인게 One-hot vector 강아지 = [ 0 0 0 0 1 0 0 ] 단어간의 유사도를 알 수 없음 2. Dense Vector 벡터의 값이 대부분이 0이아니라 실수값을 가지는 것 강아지 = [ 0.1 0.5 -2 1 1.2 0.7 0.3 ] 단어간의 유사도를 알 수 있음 Embedding Embedding 은 데이터를 벡터로 바꾸는 작업 Embedding 종류 CountVectorizer TfidfVectorizer Word2Vec Keras.Embedding layer Dense layer

2022.04.08