嵌入一个mini-batch分类功能。

创建一个数组包含5观测值分类特性“男性”或“女性”。

直言([X =“男性”“女性”“男性”“女性”“女性”])';

初始化权重嵌入。指定一个嵌入维度10,词汇对应类别的输入数据的数量+ 1。

embeddingDimension = 10;vocabularySize =元素个数(类别(X));重量=兰德(embeddingDimension vocabularySize + 1);

嵌入分类数据,首先将其转换为mini-batch的数字指标。

X =双(X)

X =5×12 1 2 1 1

为格式化dlarray输入,嵌入函数展开成一个单例“C”(频道)尺寸大小1。创建一个格式化的dlarray对象包含的数据。指定的行对应于观测,指定格式“公元前”(批处理、通道)。

dlX = dlarray (X,“公元前”)

dlX = 1 (C) x 5 (B) dlarray 2 1 2 1 1

嵌入数字指标使用嵌入函数。嵌入函数扩展到“C”维度。

海底=嵌入(dlX、重量)

海底= 10 (C) x 5 (B) dlarray 0.1576 0.8147 0.1576 0.8147 0.8147 0.9706 0.9058 0.9706 0.9058 0.9058 0.9572 0.1270 0.9572 0.1270 0.1270 0.4854 0.9134 0.4854 0.9134 0.9134 0.8003 0.6324 0.8003 0.6324 0.6324 0.1419 0.0975 0.1419 0.0975 0.0975 0.4218 0.2785 0.4218 0.2785 0.2785 0.9157 0.5469 0.9157 0.5469 0.5469 0.7922 0.9575 0.7922 0.9575 0.9575 0.9595 0.9649 0.9595 0.9649 0.9649

在这种情况下,输出是一个embeddingDimension——- - - - - -N矩阵的格式“CB”(通道、批),N是观测的数量。每一列包含嵌入向量。

嵌入一个mini-batch文本数据。

textData = [“项目是偶尔陷入扫描仪卷。”“大声作响,声音是来自汇编活塞。”];

创建一个数组的标记化的文档。

文件= tokenizedDocument (textData);

对文本数据进行编码序列的数字指标,创建一个wordEncoding对象。

内附= wordEncoding(文件);

初始化权重嵌入。指定一个嵌入维数为100,词汇量大小与相对应的词汇量大小相一致的字数在字编码+ 1。

embeddingDimension = 100;vocabularySize = enc.NumWords;重量=兰德(embeddingDimension vocabularySize + 1);

把词向量序列使用标记化的文档doc2sequence函数。的doc2sequence函数,默认情况下,输入数据丢弃词汇表之外的令牌。词汇表之外的令牌映射到最后嵌入权重向量,设置“UnknownWord”选项“南”。的doc2sequence函数,默认情况下,left-pads与零输入序列具有相同的长度

序列= doc2sequence (enc、文档“UnknownWord”,“南”)

序列=2×1单元阵列{[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10]}{[11 12 13 14 15 2 16 17 18 19 10]}

输出是一个单元阵列,每个元素对应于一个观察。每个元素是一个行向量元素代表个人标记在相应的观察包括填充的值。

单元阵列转换为一个数字阵列垂直连接的行。

X =猫(1、序列{}):

X =2×110 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 2 16 17 18 19 10

转换的数值指标dlarray。因为的行和列X分别对应于观测时间和步骤指定格式英国电信的。

dlX = dlarray (X,英国电信的)

dlX = 2 (B) x (T) dlarray 11 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 2 16 17 18 19 10

嵌入数字指标使用嵌入函数。的嵌入函数映射填充标记(标记索引0)和其他词汇表之外的令牌相同的词汇表之外的嵌入向量。

海底=嵌入(dlX、重量);

在这种情况下,输出是一个embeddingDimension——- - - - - -N——- - - - - -年代矩阵的格式“认知行为治疗”,在那里N和年代观察的数量和时间的步骤,分别。向量海底(:n t)对应于时间步的嵌入向量t的观察n。