public struct Embedding<Scalar> : Module where Scalar : TensorFlowFloatingPointএকটি এম্বেডিং স্তর।
Embedding কার্যকরভাবে একটি লুকআপ টেবিল যা একটি নির্দিষ্ট শব্দভাণ্ডার থেকে নির্দিষ্ট আকারের (ঘন) ভেক্টর উপস্থাপনাগুলিতে সূচকগুলিকে ম্যাপ করে, যেমন [[0], [3]] -> [[0.25, 0.1], [0.6, -0.2]]
একটি শেখার যোগ্য লুকআপ টেবিল যা শব্দভান্ডারের সূচকগুলিকে তাদের ঘন ভেক্টর উপস্থাপনাগুলিতে ম্যাপ করে।
ঘোষণা
public var embeddings: Tensor<Scalar>আকৃতির এলোমেলোভাবে শুরু করা এম্বেডিংগুলির সাথে একটি
Embeddingস্তর তৈরি করে(vocabularySize, embeddingSize)যাতে প্রতিটি শব্দভান্ডার সূচককে একটি ভেক্টর উপস্থাপনা দেওয়া হয়।ঘোষণা
public init( vocabularySize: Int, embeddingSize: Int, embeddingsInitializer: ParameterInitializer<Scalar> = { Tensor(randomUniform: $0) } )পরামিতি
vocabularySizeশব্দভান্ডারে স্বতন্ত্র সূচকের (শব্দ) সংখ্যা। এই সংখ্যাটি সবচেয়ে বড় পূর্ণসংখ্যা সূচক প্লাস ওয়ান হওয়া উচিত।
embeddingSizeএকটি একক এম্বেডিং ভেক্টর প্রতিনিধিত্বে এন্ট্রির সংখ্যা।
embeddingsInitializerএমবেডিং প্যারামিটারের জন্য ব্যবহার করার জন্য ইনিশিয়ালাইজার।
প্রদত্ত এম্বেডিং থেকে একটি
Embeddingস্তর তৈরি করে। একটি মডেলের মধ্যে পূর্বপ্রশিক্ষিত এম্বেডিং প্রবর্তনের জন্য দরকারী।ঘোষণা
public init(embeddings: Tensor<Scalar>)পরামিতি
embeddingsপূর্বপ্রশিক্ষিত এমবেডিং টেবিল।