“嵌入（Embeddings）通过以更紧凑、密集的格式表示大规模数据集，从而减少内存使用。嵌入将高维数据点的信息浓缩为低维向量。这种转换在管理和处理数据时更为简便，同时保持了进行机器学习任务或类似应用所需的基本特征。通常，高维数据（如文本或图像）可能消耗大量内存，这可能导致效率低下。通过使用嵌入，您可以减少需要存储和处理的数据量。
例如，考虑文本数据。一个庞大的词汇表可能会生成一个巨大的独热编码矩阵，其中每个单词对应于高维空间中的一个唯一向量，这往往导致稀疏表示。这种设置浪费了内存，因为这样的向量中大多数条目都是零。相反，嵌入将这些高维稀疏表示转换为密集向量，通常具有50到300维的大小。这种嵌入保留了句法和语义的意义，有效地压缩了信息，同时允许进行相似性比较。通过超越高维性，它们显著降低了内存消耗并提高了计算速度。
在实际应用中，使用嵌入在推荐系统或自然语言处理任务等应用中尤其有用。例如，利用像Word2Vec或GloVe这样的词嵌入，开发者可以高效地存储和处理与词相关的向量，而无需大量内存。同样，在图像处理方面，卷积神经网络可以生成总结图像基本特征的嵌入，使得大型数据集可以以更小的格式表示。这不仅优化了内存使用，还通过加速模型训练和推理提高了机器学习算法的性能。总体而言，嵌入是一种更高效、有效处理数据的实用方式。”