[[["เข้าใจง่าย","easyToUnderstand","thumb-up"],["แก้ปัญหาของฉันได้","solvedMyProblem","thumb-up"],["อื่นๆ","otherUp","thumb-up"]],[["ไม่มีข้อมูลที่ฉันต้องการ","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["ซับซ้อนเกินไป/มีหลายขั้นตอนมากเกินไป","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["ล้าสมัย","outOfDate","thumb-down"],["ปัญหาเกี่ยวกับการแปล","translationIssue","thumb-down"],["ตัวอย่าง/ปัญหาเกี่ยวกับโค้ด","samplesCodeIssue","thumb-down"],["อื่นๆ","otherDown","thumb-down"]],["อัปเดตล่าสุด 2024-08-13 UTC"],[[["This module explains how to create embeddings, which are lower-dimensional representations of sparse data that address the problems of large input vectors and lack of meaningful relations between vectors in one-hot encoding."],["One-hot encoding creates large input vectors, leading to a huge number of weights in a neural network, requiring more data, computation, and memory."],["One-hot encoding vectors lack meaningful relationships, failing to capture semantic similarities between items, like the example of hot dogs and shawarmas being more similar than hot dogs and salads."],["Embeddings offer a solution by providing dense vector representations that capture semantic relationships and reduce the dimensionality of data, improving efficiency and performance in machine learning models."],["This module assumes familiarity with introductory machine learning concepts like linear regression, categorical data, and neural networks."]]],[]]
![รูปที่ 2 บน: การแสดงภาพการเข้ารหัสแบบหนึ่งฮอตสำหรับบอร์ช
เวกเตอร์ [1, 0, 0, 0, ..., 0] จะแสดงอยู่เหนือช่องหกช่อง
แต่ละแนวจัดจากด้านซ้าย
ทางขวาด้วยตัวเลขเวกเตอร์หนึ่ง ช่องต่างๆ จากซ้ายไปขวา
มีรูปภาพต่อไปนี้: บอร์ช, ฮอตด็อก, สลัด, พิซซ่า, [ว่างเปล่า],
ชาวาร์มา ตรงกลาง: การแสดงภาพการเข้ารหัสแบบหนึ่งฮอตดอก
เวกเตอร์ [0, 1, 0, 0, ..., 0] จะแสดงอยู่เหนือช่องหกช่อง แต่ละกล่อง
อยู่ในแนวซ้ายไปขวากับตัวเลขเวกเตอร์หนึ่ง กล่องเหล่านี้มี
ภาพเดียวกันจากซ้ายไปขวาสำหรับภาพบอร์ช
ที่ด้านบน ล่าง: การแสดงภาพการเข้ารหัสแบบหนึ่งฮอตสำหรับชาวาร์มา
เวกเตอร์ [0, 0, 0, 0, ..., 1] แสดงอยู่เหนือช่อง 6 ช่อง โดยแต่ละกล่องจัดแนว
จากซ้ายไปขวาด้วยตัวเลขเวกเตอร์หนึ่ง กล่องเหล่านี้มี
ภาพเดียวกันจากซ้ายไปขวาเช่นเดียวกับภาพบอร์ชและฮอตดอก
การแสดงข้อมูลผ่านภาพ](/https://developers.google.com/static/machine-learning/crash-course/embeddings/images/food_images_one_hot_encodings.png?hl=th)