vector-space

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なぜワード埋め込みモデルでリレーションを表示するために大きなベクトル空間が必要なのですか？

私は単語埋め込みに取り組んでいますが、単語ベクトルの次元数については少し混乱しています。私は、例としてword2vecを取る、私の質問は、私たちの隠れた層のための100の隠れたニューロンを言うことを使用する必要があります意味ですか？この数字には意味や論理がありますか？それが恣意的なら、なぜ300ではないのですか？または10？なぜそれほど多くない？ベクトルを表示する最も簡単な方法は、2次元空間（Xと

neural-network word2vec word-embedding vector-space 2016-07-14

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elasticsearchの数値フィールドのみを使用した文書の索引付け

elasticsearchに数値フィールドのみで表されるオブジェクトを格納しようとしています。私の場合、各オブジェクトには300の浮動小数点フィールドと1つのIDフィールドがあります。 idフィールドをnot_analyzedとして配置しました。私はESに文書を保存することができます。 "_index": "smart_content5", "_type": "doc2vec",

python elasticsearch similarity vector-space 2017-04-06

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