表現する要素数の次元を持つベクトルの、特定の位置のみ１で他は０であるようなものを、One-hotベクトルという。
正しい
誤り
表現する要素数より十分小さな次元数のベクトルで対象を表現するものを、埋め込みベクトルという。
正しい
誤り
周囲の単語から中央の単語を予測するようにトレーニングして埋め込みベクトルを学習する手法をSkipGgamという。
正しい
誤り
クラスの重心を求める処理と、各データポイントを最も近い重心のクラスに付け替える処理とを、繰り返す手法をWardクラスタリングという。
正しい
誤り
次元圧縮には、PCAやt-SNEといった手法がある。
正しい
誤り