tensorflow - 如何将数字列表作为单个特征传递给神经网络？
问题描述
我试图通过对从 fasttext 模型中提取的句子嵌入进行聚类来对句子进行聚类。每个句子嵌入有 300 个维度，我想将它们减少到 50 个（比如说）。我尝试了 t-SNE、PCA、UMAP。我想看看自动编码器如何处理我的数据。
现在将每个句子的 300 个数字作为单独的特征传递给 NN 是有意义的，还是应该将它们作为单个实体传递？如果是这样，有没有办法将列表作为特征传递给 NN？
我尝试将 300 个数字作为单独的特征传递，并尝试对输出进行聚类。可以得到非常少的有意义的集群，其余的要么是噪音，要么是没有相似句子但被分组的集群（但使用 UMAP 等其他技术，我可以获得更多数量的更有意义的集群）。任何线索都会有所帮助。提前致谢 ：）
解决方案
推荐阅读
- node.js - 如何安排 node.js 代码每天在调度程序中给定的时间之外的特定时间运行？
- javascript - 在当前对象中获取先前对象的值
- docker - Node 的清单列表条目中没有匹配的未知清单
- azure - 将 Azure 持久功能从 1.6.2 升级到 1.7.0 Nodejs
- android - YouTube 视频不会在 android studio 中的标签活动上停止
- node.js - 无法在本地安装“npm install -g yo”全局。
- powershell - cURL to PowerShell - 包含多个项目的哈希表
- c++ - Xcode - Clang 错误：未找到架构 x86_64 clang 的符号：错误：链接器命令失败，退出代码为 1（使用 -v 查看调用）
- node.js - 使用存储在 mongo 数据库节点和 express 中的凭据登录用户
- r - 无法在 Windows 上安装 [R] 包 KernSmooth - 错误：包“KernSmooth”不可用（适用于 R 版本 3.5.1）