我看到YouTube发布的这篇研究论文，关于他们如何使用深度学习神经网络提出建议。它位于：https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//pubs/archive/45530.pdf
在本文中，候选生成神经网络模型输出具有256维的softmax，其作为＆＃34;输出嵌入＆＃34;每个1M视频类。
例如，如何在Tensorflow中实现这一点？ Isn＆lt; softmax应该只是1维。如果模型输出＆＃34;嵌入＆＃34;像这样，正如他们所说的那样，训练数据的标签将如何被格式化为256维？换句话说，他们如何计算训练数据集中每个视频的256维向量？
此外，当训练数据集中的标签是特定类的单热编码时，是否可以创建输出嵌入层。换句话说，输出层可以自动学习输出类的嵌入吗？
非常感谢您的时间和帮助，伙计们！
更新 本文的第4部分第3.5节（前几行）
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