In natural language processing (NLP) and other areas of machine learning, embeddings are a way of representing words, phrases, or other discrete objects as dense vectors of real numbers. nn.Embedding is a PyTorch module that implements this kind of embedding.

The basic idea behind embeddings is to map each discrete object to a dense vector of real numbers such that similar objects are close to each other in the vector space. For example, if we have a vocabulary of words and we want to map each word to an embedding, words that have similar meanings (e.g. "dog" and "puppy") should have similar embeddings, meaning they are close to each other in the vector space.

nn.Embedding is used to learn the embeddings from data. It takes as input a tensor of integers representing the discrete objects (e.g. a tensor of word indices) and returns a tensor of the corresponding embeddings. The embeddings are learned during the training process and are updated along with the rest of the model parameters.

Here's an example of how you might use nn.Embedding in a PyTorch model:
import torch
import torch.nn as nn

# Define the size of the vocabulary and the size of the embedding vectors
vocab_size = 1000
embedding_size = 100

# Create an instance of the Embedding module
embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_size)

# Create a tensor of word indices
word_indices = torch.LongTensor([1, 2, 3, 4, 5])

# Pass the tensor of word indices through the Embedding module to get the embeddings
word_embeddings = embedding(word_indices)

# word_embeddings is a tensor of shape (5, 100) containing the embeddings for the 5 words

In this example, the nn.Embedding module is used to map 5 word indices to their corresponding embeddings. The embeddings are learned during the training process and can be used as inputs to other parts of the model.
ในการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) และด้านอื่นๆ ของการเรียนรู้ของเครื่อง การฝังเป็นวิธีหนึ่งในการแสดงคำ วลี หรือวัตถุที่แยกจากกันอื่นๆ ให้เป็นเวกเตอร์หนาแน่นของจำนวนจริง nn.Embedding เป็นโมดูล PyTorch ที่ใช้การฝังประเภทนี้ แนวคิดพื้นฐานเบื้องหลังการฝังคือการแมปวัตถุแต่ละชิ้นที่แยกจากกันกับเวกเตอร์หนาแน่นของจำนวนจริง เพื่อให้วัตถุที่คล้ายกันอยู่ใกล้กันในปริภูมิเวกเตอร์ ตัวอย่างเช่น หากเรามีคำศัพท์ของคำศัพท์และเราต้องการที่จะแมปแต่ละคำกับการฝัง คำที่มีความหมายคล้ายกัน (เช่น "dog" และ "puppy") ก็ควรมีการฝังที่คล้ายกัน ซึ่งหมายความว่าคำเหล่านั้นอยู่ใกล้กันใน พื้นที่เวกเตอร์ nn.Embedding ใช้เพื่อเรียนรู้การฝังจากข้อมูล โดยจะใช้เทนเซอร์ของจำนวนเต็มแทนวัตถุที่ไม่ต่อเนื่องเป็นอินพุต (เช่นเทนเซอร์ของดัชนีคำ) และส่งกลับเทนเซอร์ของการฝังที่สอดคล้องกัน การฝังจะได้รับการเรียนรู้ในระหว่างกระบวนการฝึกอบรมและได้รับการอัปเดตพร้อมกับพารามิเตอร์โมเดลที่เหลือ ต่อไปนี้คือตัวอย่างวิธีที่คุณอาจใช้ nn.Embedding ในโมเดล PyTorch: import torch import torch.nn as nn # กำหนดขนาดของคำศัพท์และขนาดของเวกเตอร์ที่ฝัง vocab_size = 1000 embedding_size = 100 # สร้างอินสแตนซ์ของ Embedding module embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_size) # สร้างเทนเซอร์ของดัชนีคำ word_indices = torch.LongTensor([1, 2, 3, 4, 5]) # ส่งเทนเซอร์ของดัชนีคำผ่านโมดูล Embedding เพื่อรับ the embeddings word_embeddings = embedding(word_indices) # word_embeddings เป็นเมตริกซ์ของรูปร่าง (5, 100) ซึ่งมีการฝังสำหรับ 5 คำ ในตัวอย่างนี้ โมดูล nn.Embedding ใช้เพื่อจับคู่ดัชนีคำ 5 คำกับการฝังที่สอดคล้องกัน การฝังจะได้รับการเรียนรู้ในระหว่างกระบวนการฝึกอบรม และสามารถใช้เป็นอินพุตไปยังส่วนอื่นๆ ของแบบจำลองได้
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence