向量嵌入是通过训练深度学习模型生成的，将高维数据（如文本、图像或类别）映射到低维向量空间中。这是通过设计一个神经网络架构来实现的，该架构通过层层转换处理输入数据，并在训练过程中调整其参数以捕获有意义的模式。例如，在自然语言处理（NLP）中，Word2Vec 或 BERT 等模型通过分析词语或句子在大型文本语料库中的上下文，将其转换为向量。模型学习将相似的项目（例如，意义相关的词语）在向量空间中放置得更近，从而创建一个结构化的表示。
一种常见的方法是使用带有嵌入层的神经网络。该层充当一个查找表，将离散输入（如词语 ID 或用户 ID）映射到密集向量。在训练过程中，模型通过最小化损失函数来优化这些向量。例如，在推荐系统中，模型可能通过预测用户与物品的交互来学习用户和物品的嵌入。在计算机视觉中，卷积神经网络（CNN）通过将像素通过逐渐提取特征（边缘、纹理、对象）的层来生成图像嵌入，其中分类之前的最后一层充当嵌入层。在 GPT 或 ViT 等模型中使用的 Transformer，通过自注意力机制处理序列或图像块来创建嵌入，捕获元素之间的关系。
开发人员可以使用 TensorFlow 或 PyTorch 等框架生成向量嵌入。例如，在 PyTorch 中，嵌入层（nn.Embedding）初始化随机向量并通过反向传播进行更新。预训练模型（例如，用于图像的 ResNet，用于文本的 BERT）允许通过使用中间层输出直接提取嵌入，而无需从头开始训练。在特定领域数据上对这些模型进行微调可以使嵌入适应新的任务，如情感分析。关键考虑因素包括选择合适的架构、层深度（例如，使用最后一个隐藏层）以及归一化（例如，对向量进行 L2 归一化以计算余弦相似度）。向量嵌入通过将原始数据转换为紧凑、语义丰富的表示，使算法能够高效处理，从而简化了下游任务。