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？
继续阅读
计算机视觉中的空间池化是什么？
用于对象检测的最佳运动跟踪系统取决于任务的特定要求，但有几种选择脱颖而出。OpenCV是最常用的运动跟踪库之一。它提供了广泛的算法，包括光流，背景减法和卡尔曼滤波，可用于跟踪视频流中的运动对象。这些技术广泛用于监控、自动驾驶和机器人导航。另
边缘人工智能如何改善移动设备中的用户体验？
边缘人工智能通过在设备上本地处理数据，而不是仅仅依赖于云服务，增强了移动设备的用户体验。这种本地处理带来了更快的响应时间、减少了延迟并提高了隐私。当图像识别、语音命令或实时翻译等任务直接在设备上进行时，用户会体验到更加流畅的交互，不会有明显
多 Agent 系统（MAS）中的代理通信技术是如何工作的？
在多智能体系统（MAS）中，代理通信技术促进自主代理之间的互动，以实现特定任务或目标。系统中的每个代理可以代表软件实体，例如脚本或程序，也可以是物理实体，如机器人。这些代理使用预定义的协议进行通信，这些协议定义了消息交换的规则和格式。一个常