在机器学习中,嵌入是什么?

在机器学习中,嵌入是什么?

嵌入被称为 “密集表示”,因为用于表示数据点 (如单词,图像或文档) 的向量是紧凑的,并且在每个维度都包含有意义的信息。与稀疏表示不同,稀疏表示只有几个维度包含非零值 (如独热编码),密集嵌入具有遍布所有维度的非零值,从而允许它们捕获更复杂的关系。

例如,在单词嵌入中,向量的每个维度编码单词含义的某些方面,例如其句法或语义属性。因此,密集嵌入可以以紧凑的格式捕获细微差别的关系,如同义词、反义词和类比。

与稀疏表示相比,密集表示在计算上是高效的,因为它们需要更少的内存,并且可以通过机器学习模型更快地处理。在低维空间中存储复杂信息的能力是嵌入在现代AI系统中广泛使用的关键原因。

专为生成式AI应用设计的向量数据库

Zilliz Cloud 是一个高性能、易扩展的 GenAI 应用的托管向量数据库服务。

免费试用Zilliz Cloud
继续阅读
群体智能如何处理大规模问题?
"群体智能是一个源于观察自然系统行为的概念,例如鸟类、鱼类和昆虫的运动。它通过将个体组织成一个共享信息和解决方案的集体,有效地解决大规模问题。在群体中,每个主体根据局部信息和简单规则行事,从而产生复杂、协调的行为。这种分散的方法使得群体能够
Read Now
Meta的LLaMA与GPT相比如何?
提示工程是制作有效输入提示的过程,以指导llm生成准确且与上下文相关的输出。由于llm依赖于输入文本中的模式来产生响应,因此提示的结构化方式会显著影响结果的质量。例如,要求 “用三句话总结本文档” 比简单地说 “总结” 更有可能产生简洁的输
Read Now
零样本学习是如何应用于图像分类任务的?
少镜头学习中的最近邻方法是一种用于根据新数据点与少量标记示例的相似性对新数据点进行分类的方法。核心思想是识别新实例与特征空间中的现有样本对齐的紧密程度,通常使用距离度量,如欧几里德距离或余弦相似性。在少镜头学习中,面临的挑战是有效地利用有限
Read Now