什么是向量嵌入？

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分类专栏： 人工智能综合 NLP到ChatGPT专题 文章标签： 人工智能 自然语言处理
于 2023-10-04 12:57:31 首次发布
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向量嵌入是AI和机器学习模型学习与决策的基础，将数据表示为数学点，使相似数据聚集。通过将数据转换为向量，可以进行文本、图像等多种类型的数据嵌入，应用于自然语言处理、图像生成等领域。预训练模型如BERT和Word2Vec用于文本嵌入，而产品嵌入则用于推荐引擎等应用。Astra DB等工具简化了向量嵌入的创建、存储和访问。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

一、说明

        在所有关于生成式AI的讨论中，为生成式AI提供动力背后的概念可能有点压倒性。在这篇文章中，我们将重点介绍一个功能概念，它为人工智能的潜在认知能力提供支持，并为机器学习模型提供学习和成长的能力：向量嵌入。

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机器学习笔记 - 什么是向量嵌入？及向量嵌入​在机器学习中的使用
学以致用 知行合一
08-12 658
权重的优化方式是，与具有不同标签的图像相比，具有相同标签的图像嵌入得更近。现在，给定一个新的未见过的图像，我们可以使用 CNN 模型对其进行转换，检索其 k 个最相似的向量，从而检索相应的相似图像。在推荐任务中，当对未见过的对象进行推荐时，推荐系统会寻找与所讨论的对象最相似的对象，通过它们与向量嵌入的相似性来衡量。换句话说，当我们将现实世界的对象和概念（例如图像、录音、新闻文章、用户配置文件、天气模式和观点）表示为向量嵌入时，这些对象和概念的语义相似性可以通过接近程度来量化它们彼此作为向量空间中的点。
Elasticsearch：什么是向量嵌入？
Elastic 中国社区官方博客
12-02 2309
向量嵌入 (vector embeddings) 是一种将单词、句子和其他数据转换为捕获其含义和关系的数字的方法。它们将不同的数据类型表示为多维空间中的点，其中相似的数据点更紧密地聚集在一起。这些数字表示可以帮助机器更有效地理解和处理这些数据。和句子嵌入是向量嵌入的两种最常见的子类型，但还有其他子类型。一些向量嵌入可以表示整个文档，以及旨在匹配视觉内容的图像向量、用于确定用户偏好的用户配置文件向量、帮助识别相似产品的产品向量等等。向量嵌入可帮助算法找到数据中的模式并执行、语言翻译、推荐系统等任务。
嵌入向量（Embedding Vector）
最新发布
seejoy的博客
02-17 1076
嵌入向量是一种将文本或其他数据类型映射到高维空间中的向量表示。这些向量不仅能够表示数据的结构信息，还能够捕捉数据的语义信息。例如，两个语义相似的文本在嵌入向量空间中通常会更接近。嵌入向量是将文本或其他数据类型转换为高维向量的技术，能够捕捉数据的语义信息。预训练语言模型（如BERT、GPT）、词嵌入（如Word2Vec、GloVe）和句子嵌入（如Sentence-BERT、USE）是生成嵌入向量的常见方法。嵌入向量在自然语言处理中有着广泛的应用，能够显著提高文本处理的效率和准确性。
【论文夜读】【随笔】一切皆embedding(向量嵌入)
MinCong Luo的博客
07-30 7989
【论文夜读】【随笔】一切皆embedding(向量嵌入) python中一切皆对象，深度学习里几乎一切皆可embedding。自从word2vec横空出世，似乎一切东西都在被embedding。知识图谱、社交网络可以被embedding，句子、段落可以被embedding，图像的主题或者部分可以被embedding。。。总体地来说，embedding也是构建一个映射f:X→Yf:X→Y...
嵌入向量
u012413709的博客
09-11 2129
参考解释https://blog.youkuaiyun.com/qq_37388085/article/details/103519807 参考的图https://blog.youkuaiyun.com/weixin_39773661/article/details/81000448
聊聊Embedding(嵌入向量)
2401_85327249的博客
07-21 2430
简单来说，嵌入是用向量表示一个物体，这个物体可以是一个单词、一条语句、一个序列、一件商品、一个动作、一本书、一部电影等，可以说嵌入(Embedding)涉及机器学习、深度学习的绝大部分对象。这些对象是机器学习和深度学习中最基本、最常用、最重要的对象，正因如此，如何有效表示、学习这些对象就显得非常重要。
一文讲透什么是向量数据库？
weixin_53880910的博客
08-17 1316
嵌入模型[1]会将各种数据 (例如文本、图像、图表和视频) 转换为数值向量，以便捕捉其在多维向量空间中的含义和细微差别。嵌入技术的选择取决于应用需求，同时要兼顾语义深度、计算效率、要编码的数据的类型、维度等因素。man、king、woman 和 queen 这几个词映射到的向量空间 (来源：baeldung[2])通过将向量映射到多维空间，可以对向量的语义相似性进行细致的分析，从而显著提高搜索和数据分类的准确性。
什么是向量数据库？【含代码示例】
一个做过前端开发的产品经理，经历过睿智产品的折磨导致脱发之后，励志要翻身"农奴"把歌唱，一边打入敌人内部一边持续提升自己，为我们广大开发同胞谋福祉，坚决抵制睿智产品折磨我们码农兄弟！
06-29 1615
向量数据库：定义与基本概念关键术语解释向量数据库与传统数据库的对比数据类型差异查询方式的不同性能考量应用场景与开发技巧示例一：图像识别系统示例二：推荐系统开发技巧结语在数据科学与人工智能领域飞速发展的今天，向量数据库作为一个新兴的概念，正逐渐吸引着越来越多开发者的关注。它不仅代表了数据库技术的一个新方向，更是解决了传统关系型数据库如MySQL在处理高维向量数据时的局限性。
什么是向量？什么是嵌入Embedding？
LRJ的博客
03-01 1180
问： 用向量方式从智力层面描述小明。已知：小明的语文成绩88，数学成绩3，英语成绩18，身高149，体重35公斤，父亲是大学教授，母亲是音乐家，立定跳远 2.1米，50米自由泳个人记录93秒。 答： 根据已有信息（特征），小明的完整向量表示为：[88, 3, 18, 149, 35, 大学教授, 音乐家, 2.1, 93]。 根据先验知识，身高、体重、立定跳远、游泳成绩、家世和智力无明显关系，摒弃掉，仅保留[语文成绩，数学成绩，英语成绩] 三个维度的特征。 得小明的智力向量 : [88, 3,
word2vec向量嵌入过程的理解
qq_38781549的博客
07-30 597
对于一句话，我喜欢吃XX，因为非常可口。判断一个词(苹果)是否应该初现在XX的位置，以前是根据神经网络来进行一个分类任务。但是分类的话，都是中文，计算机无法理解，然后研究人员将其转换到实值空间内。即对每一个词都进行独热编码成向量的形式，编码向量的维度及词汇表大小。然后根据概率模型，使得p(苹果|我，喜欢，吃)的概率最大。这种方式输入和输出标签都是独热编码的形式，只是要拟合神经网络的参数。采用独热编码的形式使得每个词对应的向量维度非常大，非常稀疏，易发生维度爆炸，且向量之间没有任何语义信息，每个向量之间都是垂
词嵌入向量（Word Embedding）的建模
飘过的春风
09-29 6500
1、Embedding函数 从前面的定义，我们期望在隐层中找到一个/组嵌入函数W（这里采用lookup table的方式），使得![][3]具体的，假设指定固定的向量维度，W("篮球")=(0.2, -0.4, 0.7, ...),W("苹果")=(0.0, 0.6, -0.1, ...)，W初始化时可以赋值给每个维度一个随机数，并通过与output层连接建立学习模型/任务后得到有意义的向量。 ...
简单又强大：基于深度学习的短文本向量嵌入方法
《人工智能原理与实践》作者
04-11 2978
SentenceTransfomer是一个基于Sentence-BERT开发的Python框架，可以为句子和短文本产生高质量的嵌入向量。包括英文和中文的许多语言都支持。同BERT模型相比，sentencetransformer运用更加简单，传入文本既可直接获得向量。 安装 推荐 Python 3.6或者更高版本, PyTorch 1.6.0 或者更高版本 ，以及huggingface开发的transformers v4.6.0或者更高版本. Python2.7的环境不会工作。 有时候，安装可能不成功，可能是
干货！基于深度学习的向量嵌入技术在时间序列相似性查询中的应用
AITIME_HY的博客
12-18 1422
点击蓝字关注我们AI TIME欢迎每一位AI爱好者的加入！相似性搜索是时间序列分析的一个基本操作。根据最近的研究，基于iSAX的索引在相似性搜索中达到了目前的最优水平。然而，它们的性能在高...
【AI知识点】嵌入向量（Embedding Vector）
AI完全体
10-01 4184
嵌入向量（Embedding Vector）是通过嵌入函数（Embedding Function）将复杂、高维或稀疏数据（如文本、图像、分类特征等）映射到低维、稠密空间中表示的向量。这种向量表示保留了原始数据的语义或结构信息，在机器学习和深度学习中广泛用于处理文本、图像、用户行为等任务。嵌入向量是许多模型的核心组成部分，它能以低维形式有效表达高维数据，并用于计算相似性、分类等任务。
TensorFlow2简单入门-单词嵌入向量
“365天深度学习训练营”报名进行中～
01-18 936
用数字表示文本 机器学习模型将向量（数字数组）作为输入。在处理文本时，我们必须先想出一种策略，将字符串转换为数字（或将文本“向量化”），然后再其馈入模型。在本部分中，我们将探究实现这一目标的三种策略。 独热编码 作为第一个想法，我们可以对词汇表中的每个单词进行“独热”编码。考虑这样一句话：“The cat sat on the mat”。这句话中的词汇（或唯一单词）是（cat、mat、on、sat、the）。为了表示每个单词，我们将创建一个长度等于词汇量的零向量，然后在与该单词对应的索引中放置一个 1。下.
tensorflow 单词嵌入向量
消极的人永远是对的，积极的人选择勇往直前
03-08 1058
用数字表示文本 机器学习模型将向量（数字数组）作为输入。在处理文本时，我们必须先想出一种策略，将字符串转换为数字（或将文本“向量化”），然后再其馈入模型。 实现这一目标的三种策略： 独热编码 作为第一个想法，可以对词汇表中的每个单词进行“独热”编码。考虑这样一句话：“The cat sat on the mat”。这句话中的词汇（或唯一单词）是（cat、mat、on、sat、the）。为了表示每个单词，我们将创建一个长度等于词汇量的零向量，然后在与该单词对应的索引中放置一个 1。 为了创建一个包含
向量库与嵌入模型
liuzhenghua66的博客
01-24 1815
世界上大约超过百分之八十的数据都是非结构化数据，例如：图像、音视频、自然语言等，这些模型不遵循预定义的模式或组织方式，可以使用各种人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 模型转换为向量。
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