Embedding平均数
时间: 2023-12-10 07:33:55 浏览: 38
根据提供的引用内容,Embedding平均数是指在深度神经网络中加入平均池化层,将不同的Embedding平均起来的方法。这种方法虽然简单,但会导致有效Embedding信息的丢失。因此,EGES提出了一种更为高效的方法,即对于每类特征对应的Embedding向量,分别赋予权重,然后进行加权平均操作,得到加权平均后的Embedding向量,从而更好地保留了有效的Embedding信息。
以下是一个简单的示例,展示如何在Python中计算Embedding平均数:
```python
import numpy as np
# 假设我们有3个Embedding向量,每个向量的维度为4
embedding1 = np.array([1, 2, 3, 4])
embedding2 = np.array([2, 4, 6, 8])
embedding3 = np.array([3, 6, 9, 12])
# 将这3个Embedding向量放入一个列表中
embeddings = [embedding1, embedding2, embedding3]
# 计算Embedding平均数
embedding_mean = np.mean(embeddings, axis=0)
# 输出结果
print(embedding_mean)
```
输出结果为:
```
[2. 4. 6. 8.]
```