【问题标题】:Learning a representation from a set of vectors从一组向量中学习表示
【发布时间】:2013-03-25 16:07:11
【问题描述】:

我目前正在处理以下问题:我有一组特征向量(实值),用于描述公共实体(例如对象或事件)的不同实例。使用这些向量,我想学习该实体的通用表示(向量)(无论是在相同的向量空间中还是在简化的向量空间中)。

最直接的解决方案是使用算术平均值。但是,我想知道您是否也可以提出其他解决方案?

【问题讨论】:

  • 这应该移到stats.stackexchange.com
  • 你的任务的最终目标是什么?一旦你得到你的共同代表,它将如何使用?

标签: machine-learning nlp unsupervised-learning


【解决方案1】:

尚不完全清楚“通用表示”的要求是什么,但您可以查看Vector quantization

【讨论】:

    【解决方案2】:

    您还应该查看主成分分析(仅 google)和Sparse Dictionary Learning

    【讨论】:

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