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。
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。
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