kitanokumo https://blog.hatena.ne.jp/kitanokumo/ studylog/北の雲 https://studylog.hateblo.jp/ chainer functions.EmbedID(in_size, out_size) in_size (int) – Number of different identifiers (a.k.a. vocabulary size). out_size (int) – Size of embedding vector. RNN/LSTMでよく使うこれ。 EmbedID(単語の数, その単語のベクトル次元数) みたいに使う。 これ後から単語のボキャブラリーが増えちゃう場合どうするんだろう。サンプル見るとだいたい最初に学習用の全文章を読み込んで全単語の数を計算してからEmbedIDに投げてるけど、後から追加の文… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fstudylog.hateblo.jp%2Fentry%2F2015%2F08%2F30%2F194644" title="chainerメモ8 後からEmbedIDの数を増やしたい - studylog/北の雲" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> Hatena Blog https://hatena.blog 2015-08-30 19:46:44 rich https://studylog.hateblo.jp/entry/2015/08/30/194644 1.0 100%