El mercado de edición de documentos de hoy en día es enorme, por lo que localizar una solución adecuada que cumpla con tus requisitos y tus expectativas de precio-calidad puede ser un proceso que consume tiempo y es pesado. No hay necesidad de pasar tiempo navegando por la web en busca de un editor versátil pero fácil de usar para incrustar caracteres en un archivo 600. DocHub está aquí para ayudarte siempre que lo necesites.
DocHub es un editor de documentos en línea conocido a nivel mundial, confiado por millones. Puede satisfacer casi cualquier solicitud de los usuarios y cumple con todos los requisitos de seguridad y cumplimiento necesarios para garantizar que tus datos estén bien protegidos mientras modificas tu archivo 600. Considerando su rica y sencilla interfaz ofrecida a un precio razonable, DocHub es una de las opciones más exitosas para la gestión optimizada de documentos.
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¡Hola y bienvenidos a este video! Hoy hablaré sobre la capa de Embedding de PyTorch. Voy a explicar qué hace y mostrarte algunos casos de uso comunes y finalmente codificaré un ejemplo que implementa un modelo de lenguaje a nivel de carácter que puede generar cualquier texto. Como puedes ver, estoy en la documentación oficial de PyTorch y describen la capa de Embedding de la siguiente manera: tabla de búsqueda simple que almacena embeddings de un diccionario y tamaño fijos. Lo que también podemos ver es que tiene dos argumentos posicionales. Uno de ellos es el número de embeddings y el segundo es la dimensión de los embeddings. Si tuviera que explicarlo con mis propias palabras, eEmbedding es solo un array bidimensional envuelto en el contenedor del módulo con algo funcionalidad adicional. Lo más importante es que las filas representan diferentes entidades que uno quiere incrustar. Entonces, ¿qué quiero decir con una entidad? Un ejemplo muy común proviene del campo de procesamiento de lenguaje natural.
