神经网络算法 - 一文搞懂Embedding（嵌入）

前言

本文将从Embedding的本质、Embedding的原理、Embedding的应用三个方面，带您一文搞懂Embedding（嵌入）。

一、Embedding的本质

“Embedding”在字面上的翻译是“嵌入”，但在机器学习和自然语言处理的上下文中，我们更倾向于将其理解为一种“向量化”或“向量表示”的技术，这有助于更准确地描述其在这些领域中的应用和作用。

1. 机器学习中的Embedding

• 原理：将离散数据映射为连续向量，捕捉潜在关系。

• 方法：使用神经网络中的Embedding层，训练得到数据的向量表示。

• 作用：提升模型性能，增强泛化能力，降低计算成本。

Embedding Model

在机器学习中，Embedding主要是指将离散的高维数据（如文字、图片、音频）映射到低维度的连续向量空间。这个过程会生成由实数构成的向量，用于捕捉原始数据的潜在关系和结构。