嵌入向量

嵌入是数据（如单词、句子或图像）在低维空间中的密集、连续的向量表示。它们捕获数据中的语义关系和模式，其中相似的项目在向量空间中彼此更近。在机器学习中，嵌入用于将复杂数据转换为模型更容易处理的数值形式。例如，词嵌入根据单词的含义和上下文表示单词，允许模型理解同义词或类比等关系。嵌入广泛应用于自然语言处理、推荐系统和图像识别等任务中，以提高模型性能和效率。