嵌入（Embeddings）和独热编码（One-Hot Encoding）都是将类别或文本数据数值化的技术，但它们在结构和应用上有着根本的区别。 独热编码 将离散的类别转换为稀疏的二进制向量，其中只有一个元素为“1”（表示该类别），其余元素为“0”。 例如，一个像“动物”这样的类别，其值为“猫”、“狗”和“鸟”，将被分别表示为 [1,0,0]、[0,1,0] 和 [0,0,1]。 这种方法简单且确定，但难以处理高维数据。 嵌入 另一方面，将数据映射到密集的、低维度的向量中，其中每个维度捕获潜在的特征（例如，语义含义）。 这些向量是通过训练学习到的，使得相似的项目具有数值上接近的表示。 例如，在自然语言处理（NLP）中，单词“国王”可能被嵌入为 [0.8, -0.3, 0.2]，而“女王”可能被嵌入为 [0.7, -0.2, 0.1]，反映了它们的语义相似性。
关键的区别在于如何处理类别之间的关系。 独热编码将所有类别视为独立且等距的——没有内在的相似性概念。 例如，在独热空间中，“猫”和“狗”与“猫”和“汽车”一样截然不同。 然而，嵌入可以捕获有意义的关系。 在训练好的嵌入层中，具有相关含义的单词或类别（例如，“猫”和“狗”）在向量空间中占据更接近的位置。 这使得嵌入特别适用于推荐系统或 NLP 等任务，在这些任务中，理解上下文或相似性至关重要。 例如，在电影推荐模型中，嵌入可以将“动作”和“冒险”类型组合在一起，比“动作”和“纪录片”更接近，从而提高推荐准确性。
从实际的角度来看，独热编码非常适合小型、固定的类别集合（例如，编码“是/否”标志或低基数特征，如国家/地区代码）。 然而，由于内存和计算成本，对于大型词汇表（例如，所有英语单词）来说，它变得效率低下。 嵌入通过将信息压缩到固定大小的向量中（例如，128 维），无论词汇量大小，都可以解决这个问题。 在 TensorFlow 或 PyTorch 等框架中，嵌入被实现为神经网络中的可训练层，允许模型在训练期间学习有意义的表示。 例如，在处理文本时，嵌入层可以将每个单词转换为模型用于检测模式的密集向量。 虽然独热编码是静态的，不需要训练，但嵌入是动态的，并且会适应数据，这使得它们更强大，但也需要更多的计算来训练。