Авторизация
Быстрая регистрация
После регистрации вы сможете задавать вопросы и писать свои ответы, получая за это бонусы. Все остальные функции на сайте доступны без регистрации.
Напиши ответ и заработай
Вы должны войти или зарегистрироваться, чтобы добавить ответ и получить бонусы.
Выберите обучающие онлайн-курсы
- Разработка
- Маркетинг
- Аналитика
- Дизайн
- Менеджмент
Деньги на новый год и праздники
- Кредитные карты
- Быстрые займы
Совкомбанк
Кред. лимит
500 000 ₽
Проц. ставка
от 0%
Без процентов
До 36 мес.
Стоимость
0 руб.
Кэшбэк
до 10%
Решение
5 мин.
8 800 200-66-96
sovcombank.ru
Лицензия: №963
39 256 заявок
МТС Банк
Кред. лимит
1 000 000 ₽
Проц. ставка
от 11.9%
Без процентов
до 111 дней
Стоимость
0 руб.
Кэшбэк
до 30%
Решение
2 мин.
8 800 250-0-520
mtsbank.ru
Лицензия: №2268
17 943 заявок
Альфа-банк
Кред. лимит
500 000 ₽
Проц. ставка
от 11.99%
Без процентов
до 365 дней
Стоимость
0 руб.
Кэшбэк
до 33%
Решение
2 мин.
8 800 2000 000
alfabank.ru
Лицензия: №1326
12 162 заявок
ВебЗайм
Сумма займа
30 000 ₽
Проц. ставка
От 0%
Срок займа
До 30 дней
Кред. история
Любая
Возраст
От 18 лет
Решение
5 мин.
8-800-700-8706
web-zaim.ru
27 881 заявок
ВэбБанкир
Сумма займа
30 000 ₽
Проц. ставка
От 0%
Срок займа
До 30 дней
Кред. история
Любая
Возраст
От 20 лет
Решение
1 мин.
8 800 775-54-54
webbankir.com
32 718 заявок
Lime
Сумма займа
70 000 ₽
Проц. ставка
От 0%
Срок займа
До 168 дней
Кред. история
Любая
Возраст
От 21 года
Решение
1 мин.
8-800-7000-197
lime-zaim.ru
16 537 заявок
Что такое эмбеддинг в нейронных сетях?
Эмбеддинг в нейронных сетях - это процесс представления объектов (например, слов, изображений или звуков) в виде векторов фиксированной длины в многомерном пространстве. Эмбеддинги позволяют модели нейронных сетей эффективно представлять и работать с данными, учитывая их семантическую структуру и ... Читать далее
Эмбеддинг (англ. embedding) — это процесс представления объектов или данных в виде векторов или матриц в машинном обучении и обработке естественного языка. Эмбеддинги позволяют представить объекты в пространстве с меньшей размерностью, сохраняя при этом некоторые важные свойства и отношения между ними.
В контексте обработки естественного языка, эмбеддинги используются для представления слов или фраз в виде числовых векторов. Такие векторные представления слов позволяют моделям машинного обучения улавливать семантические и синтаксические свойства слов и их отношения в тексте.
Существуют различные методы для создания эмбеддингов, включая методы на основе счетчиков, методы на основе предсказания контекста, а также предобученные модели, такие как Word2Vec, GloVe и BERT. Эмбеддинги широко применяются в задачах машинного обучения, таких как классификация текста, машинный перевод, анализ тональности и других.