Tensorflow 如何将数字列表作为单个特征传递给神经网络？
我试图通过对取自fasttext模型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，我想把它们减少到50（比如）。我试过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，还是应该作为单个实体传递？如果是，有没有办法将列表作为功能传递给NNTensorflow 如何将数字列表作为单个特征传递给神经网络？,tensorflow,machine-learning,keras,neural-network,pytorch,Tensorflow,Machine Learning,Keras,Neural Network,Pytorch,我试图通过对取自fasttext模型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，我想把它们减少到50（比如）。我试过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，还是应该作为单个实体传递？如果是，有没有办法将列表作为功能传递给NN 我尝试将300个数字作为单独的特征传递，并使用输出尝试聚类。能得到的有意义的聚类很少，剩下的要么是噪音，要么是没有类似句子但被分组的聚类（但使用其他技术，如UMAP
我尝试将300个数字作为单独的特征传递，并使用输出尝试聚类。能得到的有意义的聚类很少，剩下的要么是噪音，要么是没有类似句子但被分组的聚类（但使用其他技术，如UMAP，我可以得到更多数量的更有意义的聚类）。任何线索都会有帮助。提前感谢：）您试用过tensorflowhub的通用句子编码器吗？如果你想根据句子的相似性来划分句子，那么在我看来，使用这个模型是很有意义的。以前我用它效果更好。嘿@Manoj，我还没试过。谢谢你的建议：）我会调查一下你有没有试过tensorflowhub的通用句子编码器？如果你想根据句子的相似性来划分句子，那么在我看来，使用这个模型是很有意义的。以前我用它效果更好。嘿@Manoj，我还没试过。谢谢你的建议：）我会调查的