تمت ترجمة هذه الصفحة بواسطة Cloud Translation API. التضمينات: اختبِر معلوماتك العودة إلى المسار أي من الميزات التالية تكون مرشحة بشكل جيد للتضمين؟ (اختر كل ما ينطبق) يُرجى اختيار كل ما ينطبق. درجات الحرارة القصوى اليومية في طوكيو في اليابان بين 1999 و2024 تصنيف المحتوى إلى 10,000 مسرحية: كوميدية أو مأساوية أو تاريخية أسماء علمية لأكثر من 1.5 مليون نوع حيواني على الأرض أسطر من التعليمات البرمجية في مشروع برمجي كبير أنت تنشئ عملية تضمين مشابهة للأغنية من قاعدة بيانات تضم 10,000 أغنية، ويتم تمثيلها كترميزات واحدة سريعة. كم عدد السمات التي ستتضمّنها عملية التضمين؟ 10,000 سمة أكبر من 10,000 سمة أقل من 10,000 سمة أي مما يلي يُعد فوائد تمثيل متجه التضمين لبيانات الميزة عبر تمثيل واحد مشفر للبيانات ذاتها؟ (اختر كل ما ينطبق) يُرجى اختيار كل ما ينطبق. يشتمل تمثيل التضمين على أوزان أقل لضبطها أثناء التدريب. يمكن أن يؤدي تمثيل التضمين إلى ترميز العلاقات الدلالية. ولا يحتاج النموذج المُدرَّب على تمثيل التضمين إلى تقييمه باستخدام مجموعة اختبار. قد يكون من الأسهل عرض تمثيل التضمين في التصور. صواب أم خطأ: يمكن استخدام طبقة خفية لشبكة عصبية مدرَّبة لتضمينها. صحيح خطأ أي من العبارات التالية صحيح بخصوص word2vec؟ (اختر كل ما ينطبق) يُرجى اختيار كل ما ينطبق. Word2vec هو واحد من العديد من التقنيات المستخدمة لإنشاء تمثيلات متجهات للكلمات. يقوم Word2vec بتعيين كلمات متشابهة دلاليًا لتضمين المتجهات القريبة من بعضها البعض في المساحة الهندسية. يعيِّن Word2vec كلمة ذات معانٍ متعددة إلى متجهات تضمين متعددة. ينتج عن Word2vec تضمينات سياقية. إرسال الإجابات error_outline حدث خطأ أثناء وضع درجات للاختبار. يُرجى المحاولة مرة أخرى.
