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请教下,机器学习PAI哪些模型用户的emb数会不同啊?

请教下,机器学习PAI哪些模型用户的emb数会不同啊?

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cuicuicuic 2024-03-26 15:45:39 35 0
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  • 桃李春风一杯酒,江湖夜雨十年灯。

    在阿里云机器学习PAI平台中,用户在构建模型时,模型中的embedding(emb)数会因模型类型、数据特征以及业务需求的不同而有所差异。embedding通常是将离散的类别特征转换为连续的稠密向量表示,以便于神经网络等模型处理。以下是一些可能导致embedding数不同的场景:

    1. 深度学习推荐系统模型:在构建推荐系统时,用户和物品的特征通常会被转换为embedding向量。不同的推荐系统中,用户和物品的数量不同,对应的embedding矩阵维度也就不同,因此用户的emb数(即用户特征向量维度)会随用户特征空间的大小变化。

    2. 自然语言处理(NLP)模型:在词嵌入、句嵌入等任务中,embedding层的维度是人为设定的,根据词汇表大小和模型需求来确定。例如,Word2Vec、BERT等模型的embedding维度可以自由设置,不同的词汇表大小会导致用户(这里的“用户”可以理解为模型使用者)在训练时使用的emb数不同。

    3. 图神经网络(GNN)模型:在处理图数据时,节点(可以视为用户)的特征也可以通过embedding层转化为低维向量表示,节点数量和embedding维度会影响最终的emb数。

    4. 多模态学习:在处理包含多种类型特征的数据时,如文本、图片、语音等,每种类型的特征都有可能对应不同的emb数,用户在构建模型时根据实际数据和任务需求配置不同模态的emb维度。

    综上所述,阿里云机器学习PAI平台中的模型用户在构建模型时,其emb数会根据不同模型类型、特征工程处理后的特征维度以及模型参数设定等因素而变化。

    2024-03-26 15:49:46
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