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。

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