神经网络通过学习连续向量空间中的数据表示，在生成嵌入中起着核心作用。在诸如自然语言处理之类的任务中，卷积神经网络 (cnn) 和递归神经网络 (rnn) 用于处理输入数据 (例如，文本或图像) 并提取对创建嵌入有用的特征。例如，在词嵌入中，训练神经网络以在给定目标词的情况下预测上下文词。这个训练过程调整网络的参数，使其能够生成高质量的嵌入，以捕获单词之间的关系。
神经网络能够捕获数据中的复杂模式，而更简单的模型可能会错过这些模式。通过将数据传递到网络的多个层，模型可以学习分层特征，其中每一层捕获越来越抽象的表示。在词嵌入的情况下，模型通过调整网络的权重来学习同义词、反义词和上下文相关含义等关系。
基于网络的方法允许以无监督的方式学习嵌入，这意味着它们可以在没有显式标签的情况下进行训练。神经网络使用大量数据来调整权重，以便将类似的输入映射到嵌入空间中的附近点，从而使嵌入对分类，聚类或检索等下游任务有用。