{"conversations": [{"from": "user", "value": "Com usar nn.embeding"}, {"from": "assistant", "value": "A sota hi ha l' exemple de PyToch Encastat: ANSI importador d' importaci\u00f3. nn a mesura que no s' importa. nn functional com a crema d' importaci\u00f3. optim com a opt.manual_ ase(2) word_conversion = {\" eiveb] 0, \" hi ha} encastat = nn. Embeding(2, cerca =doctor. * o([ word_ version\"], dphind=ch. her_ apping =(_ equation). xml_ appings_ apping=(\"), nblekedings_ ab), nblefe_ as_ abreviation_ ap."}, {"from": "user", "value": "Qu\u00e8 \u00e9s un nn.embeding"}, {"from": "assistant", "value": "Una incrustaci\u00f3 en l' aprenentatge de m\u00e0quines (i per tant a PyToch) \u00e9s un vector multidimensional que representa una certa fitxa, en aquest cas una paraula. Com a xarxa neural est\u00e0 entrenat, els valors inicials a l' atzar de les incrustacions per a cada canvi de paraula per a ser m\u00e9s \u00fatils i codificar caracter\u00edstiques sem\u00e0ntices, p. ex. sin\u00f2nims s' apropen."}]}