multi-hot编码原理

文集库 行业资讯 2020-05-22 23:18:00 0

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对于某个属性对应的分类特征,可能该特征下有多个取值,比如一个特征表示对哪些物品感兴趣,那么这个特征不是单个值,而是有多个取值,样本1 在该属性下取值有1,2两种特征,? 样本2 在该属性下有2一种特征, 样本3 在该属性下有3,4 两种特征,如果以类似one-hot编码的形式来定义特征应为样本1 [1,1,0,0]? 样本2 [0,1,0,0], 样本3 [0,0,1,1],但是这种变量不能够直接用embedding_lookup去做,embedding_lookup只接受只有一个1的one-hot编码,那么为了完成这种情况的embedding需要两个步骤:

1. 将输入属性转化为类型one-hot编码的形式, 在tensorflow中这个过程是通过tf.SparseTensor来完成的,实际上就是构建了一个字典矩阵,key为坐标,value为1或者0表示是否有值,对于一个样本如样本1来说就是构建了一个矩阵[[1,1,0,0]]表示有物品1和2,这个矩阵的规模为[batch_size,num_items],这个过程即为multi-hot编码

2. 将构建好的类似于one-hot编码的矩阵与embedding矩阵相乘, embedding矩阵的规模为[num_items, embedding_size],相乘之后得到的输出规模为[batchi_size, embedding_size],即对多维多属性的特征构建了embedding vector

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