深度学习英文专业名词 高维特征向量
时间: 2025-03-05 20:39:15 浏览: 30
### 高维特征向量相关的深度学习术语
在处理高维特征向量时,一些常见的深度学习专业术语包括:
#### Embedding Layer
嵌入层用于将离散输入(如单词索引)转换为密集向量表示。这些向量通常具有较低维度,能够捕捉到数据中的语义关系。
```python
from tensorflow.keras.layers import Embedding
embedding_layer = Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embedding_dim)
```
此操作有助于减少原始高维空间带来的计算复杂度并提高模型性能[^1]。
#### Dimensionality Reduction
降维技术旨在降低特征向量的空间维度,同时保留尽可能多的信息。常用方法有主成分分析(PCA),线性判别分析(LDA)以及t-SNE等算法。通过这种方式可以有效应对“维度灾难”,即随着特征数量增加而导致的数据稀疏性和过拟合风险。
#### Feature Map
特征映射是指卷积神经网络(CNNs)中由滤波器作用于输入图像或其他形式的数据产生的矩阵。对于高维特征向量而言,CNN可以通过多个层次提取不同抽象级别的局部模式,从而实现更有效的表征学习[^2]。
#### High-Dimensional Sparse Representation
高维稀疏表示指的是当大多数元素接近零时所形成的非常大的向量。这种类型的表示常见于自然语言处理领域内的词袋模型(BOW)或TF-IDF加权方案,在这类情况下只有少数位置上的数值显著不同于零值。
#### Autoencoder
自编码器是一种无监督学习框架下的神经网络结构,其目标是从给定输入重建该输入本身。训练过程中会强制中间隐藏层形成压缩版的原样本表达方式——这正好适用于解决因过多冗余信息而造成的过高维度问题。
阅读全文
相关推荐













