嵌入是离散数据的密集向量表示，例如单词，项目或类别，它们捕获它们之间的语义关系。在神经网络中，嵌入将分类数据转换为低维空间中的连续向量，使模型更容易学习模式和关系。
例如，在自然语言处理 (NLP) 中，像Word2Vec或GloVe这样的词嵌入将词表示为向量，其中相似的词在向量空间中更接近。这允许神经网络学习单词之间的细微差别的含义和关联。
嵌入在处理高基数分类数据 (如文本或产品) 时特别有用，因为与传统的one-hot编码相比，它们可以实现更有效和更有意义的处理。
神经网络与其他机器学习模型有什么区别？
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什么是视觉AI Tosca？
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语音识别技术有着悠久的历史，可以追溯到20世纪初。第一个值得注意的识别口语的尝试发生在20世纪50年代，使用简单的系统，如贝尔实验室开发的 “奥黛丽”，它可以理解单个语音说出的数字。在此之后，20世纪60年代，IBM创建了可以识别有限词汇短