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。

本内容由AI工具辅助生成,内容仅供参考,请仔细甄别

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
如何监测和维护边缘 AI 系统?
“监控和维护边缘AI系统涉及系统检查、性能评估和定期更新的结合,以确保功能和安全性。首先,建立实时监控系统是重要的。这可以包括使用日志工具来跟踪系统性能并识别处理中的任何异常。例如,开发人员可以实施像Prometheus或Grafana这样
Read Now
更大的模型总是更好吗?
LLMs在大型和多样化的数据集上进行训练,这些数据集包括来自书籍,文章,网站和其他公开内容的文本。这些数据集涵盖了广泛的主题、样式和语言,使模型能够理解各种上下文和编写约定。例如,像GPT这样的模型是在包含百科全书、编码论坛和创意写作的数据
Read Now
对抗样本在数据增强中是什么?
“对抗样本在数据增强中指的是经过故意修改以误导机器学习模型的输入。这些修改通常微小且人类难以察觉,但可以导致模型做出错误的预测。使用对抗样本进行数据增强的目的是通过暴露模型于其在实际应用中可能遇到的各种场景,从而增强模型的鲁棒性。通过在这些
Read Now

AI Assistant