高维嵌入是以大量维度表示的数据的向量表示。例如，嵌入可以由数百甚至数千个维度组成。高维嵌入允许模型捕获数据中的复杂关系和细微差别，这对于图像识别或自然语言处理等任务特别有用。
例如，在NLP中，单词嵌入可以由300维度组成，其中每个维度表示单词的不同特征或属性。高维嵌入提供了更多的表达能力，并且更擅长捕获数据的复杂细节，从而提高了情感分析，机器翻译或问答等任务的性能。
然而，高维嵌入的缺点是它们的处理和存储在计算上可能变得昂贵。诸如降维 (例如，PCA或t-sne) 之类的技术通常用于在不丢失关键信息的情况下减小嵌入的大小。