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原標題:一文讀懂Embeding技術
文章來源:大數據文摘
內容字數:6048字
內容摘要:大數據文摘受權轉載自數據派THU作者:陳之炎編輯:王菁Embedding 技術是一種將高維數據映射到低維空間的方法,通常用于將離散的、非連續的數據轉換為連續的向量表示,以便于計算機進行處理。這種技術廣泛用于自然語言處理(NLP)、圖像處理、推薦系統和其他機器學習應用中,以方便大語言模型處理輸入數據。Embedding 技術將原始數據從高維度空間映射到低維度空間,有助于減少數據的復雜性和計算資源的需求,并提高模型的訓練和推理效率;Embedding 向量是連續的,因此可以在數學上進行操作,如向量加法、減法和點積等。這使得模型能夠更好地理解數據之間的關系;Embedding 技術通常會捕獲數據的語義信息。在 NLP 中,這意味著相似的單詞或短語在嵌入空間中會更接近,而不同的單詞或短語會遠離彼此。這有助于模型理解語言的含義和語義關系。嵌入向量通常是可訓練的,它們可以通過反向傳播算法與模型一起訓練…
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作者簡介:普及數據思維,傳播數據文化
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