嵌入用于在低维向量空间中表示复杂数据，使模型更容易处理和分析数据。它们广泛用于各种机器学习任务，如分类、聚类、推荐和搜索。例如，在自然语言处理 (NLP) 中，像Word2Vec或GloVe这样的词嵌入被用来将词表示为向量，使模型能够理解词之间的语义关系。
在计算机视觉中，嵌入用于表示图像，支持图像检索、对象检测和面部识别等任务。例如，嵌入可能表示狗的图像，并且模型可以使用此表示在数据库中查找相似的图像。同样，在推荐系统中使用嵌入来表示用户和项目，允许系统将用户与符合其偏好的产品或内容相匹配。
嵌入也用于生成模型，它们有助于创建类似于输入数据的新数据点。它们允许模型操纵和组合输入数据的不同元素以生成新的输出。总体而言，嵌入是表示复杂数据的一种紧凑而有效的方式，使其成为跨不同领域的许多机器学习应用程序中的关键组件。