在机器学习的不同领域中，有几种常见的嵌入类型。一些最广为人知的类型包括:
1.词嵌入: 这些词是连续向量空间中的词的表示，其中相似的词靠近在一起。流行的例子包括Word2Vec、GloVe和FastText。这些嵌入主要用于自然语言处理 (NLP) 任务。 2.文档嵌入: 类似于单词嵌入，但它们表示整个文档，段落或句子。示例包括Doc2Vec和句子BERT。 3.图像嵌入: 用于计算机视觉任务，这些嵌入将图像或图像的一部分表示为矢量。诸如ResNet和VGG之类的技术通常用于生成图像嵌入。 4.图嵌入: 这些以捕获图中的结构和关系的方式将节点或整个图表示为向量。示例包括node2vec和GraphSAGE。
每种类型的嵌入都旨在捕获特定域内数据的固有结构和关系。