embedding_store

在提供的引用中，并没有关于"embedding_store"的信息。因此，无法回答关于"embedding_store"的问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [pytorch中nn.Embedding和nn.LSTM和nn.Linear](https://blog.csdn.net/wangyangjingjing/article/details/113932877)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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相关问题

embedding_matrix

embedding_matrix是一个嵌入矩阵，用于将单词的整数索引映射为词向量表示。它的大小为input_dim（即词典的大小）乘以output_dim（即词向量的维度）。embedding_matrix的每一行对应一个单词的词向量。通过训练算法学习得到的embedding_matrix可以用于将单词转换为向量表示，从而在自然语言处理任务中进行进一步的处理和分析。在使用Embedding层时，可以将已经训练好的词向量矩阵作为weights参数传入，设置trainable=False，也可以通过设置trainable=True来训练自己的词向量。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [keras笔记](https://blog.csdn.net/Teng1996/article/details/90440425)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [嵌入矩阵（Embedding Matrix）](https://blog.csdn.net/csdn_xmj/article/details/118669007)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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embedding_ngram2

`embedding_ngram2` 并不是一个特定的函数或方法，可能是一个自定义的函数名或者是一个概念。通常，`embedding` 是指将离散的符号或词语映射到低维稠密向量空间的技术，常用于自然语言处理任务中。而 `ngram` 是指连续的 n 个词语组成的序列。

因此，`embedding_ngram2` 可能指的是将 ngram 序列进行嵌入（embedding）的过程或者是具体实现该过程的函数。但是需要注意的是，没有提供更多上下文或详细信息的情况下，无法给出更具体的解释。如果你能提供更多关于 `embedding_ngram2` 的信息，或者提供相关代码片段，我可以给出更准确的解读和帮助。