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原標(biāo)題：一文讀懂Embeding技術(shù)

關(guān)鍵字：向量,數(shù)據(jù),模型,維度,技術(shù)

文章來(lái)源：大數(shù)據(jù)文摘

內(nèi)容字?jǐn)?shù)：6048字

內(nèi)容摘要：大數(shù)據(jù)文摘受權(quán)轉(zhuǎn)載自數(shù)據(jù)派THU作者：陳之炎編輯：王菁Embedding 技術(shù)是一種將高維數(shù)據(jù)映射到低維空間的方法，通常用于將離散的、非連續(xù)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為連續(xù)的向量表示，以便于計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理。這種技術(shù)廣泛用于自然語(yǔ)言處理（NLP）、圖像處理、推薦系統(tǒng)和其他機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用中，以方便大語(yǔ)言模型處理輸入數(shù)據(jù)。Embedding 技術(shù)將原始數(shù)據(jù)從高維度空間映射到低維度空間，有助于減少數(shù)據(jù)的復(fù)雜性和計(jì)算資源的需求，并提高模型的訓(xùn)練和推理效率；Embedding 向量是連續(xù)的，因此可以在數(shù)學(xué)上進(jìn)行操作，如向量加法、減法和點(diǎn)積等。這使得模型能夠更好地理解數(shù)據(jù)之間的關(guān)系；Embedding 技術(shù)通常會(huì)捕獲數(shù)據(jù)的語(yǔ)義信息。在 NLP 中，這意味著相似的單詞或短語(yǔ)在嵌入空間中會(huì)更接近，而不同的單詞或短語(yǔ)會(huì)遠(yuǎn)離彼此。這有助于模型理解語(yǔ)言的含義和語(yǔ)義關(guān)系。嵌入向量通常是可訓(xùn)練的，它們可以通過(guò)反向傳播算法與模型一起訓(xùn)練…

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作者簡(jiǎn)介：普及數(shù)據(jù)思維，傳播數(shù)據(jù)文化