混合嵌入是指组合多种类型的嵌入或模态以捕获更丰富，更全面的信息的表示。在数据来自多个来源或格式的场景中，混合嵌入将每个模态的特征组合成一个统一的表示。例如，混合嵌入可以将文本嵌入 (例如，用于自然语言的BERT嵌入) 与图像嵌入 (例如，CNN特征) 组合以一起表示文本和视觉数据。
混合嵌入通常用于多模态应用中，其中集成来自不同来源的信息可以更好地理解数据。一个典型的例子是在跨模式检索系统中，模型需要将图像与文本进行比较。通过组合来自两种模态的嵌入，系统可以将图像与其描述性文本匹配，反之亦然，即使查询仅在一种模态中也是如此。
这些嵌入通常通过联合学习或多任务学习等方法来学习，其中模型经过训练，可以将来自多个来源的信息编码到共享的嵌入空间中。混合嵌入通过捕获各种信息并使模型能够在推荐系统，跨模式搜索和多媒体理解等应用程序中做出更准确的预测或生成更有意义的输出，从而提高了复杂任务中的模型性能。