特征向量和嵌入向量都是数据的数值表示，但它们的创建方式和捕获内容有所不同。 特征向量是描述数据点的显式的、手工设计的特征的集合。 例如，在图像处理中，特征向量可能包括像素值、直方图统计数据或边缘检测输出。 这些特征是根据领域知识选择的，旨在突出数据的特定方面。 相比之下，嵌入向量是一种学习到的、密集的向量表示，它将数据映射到较低维度的空间中。 嵌入向量通常由神经网络（例如，Word2Vec、BERT 或 CNN）生成，旨在自动捕获数据中的潜在模式或关系。
它们的主要区别在于它们的创建过程。 特征向量依赖于手动特征工程，开发人员在其中明确定义数据的哪些特征是相关的。 例如，在自然语言处理 (NLP) 中，句子的特征向量可能包括词频或词性标签。 然而，嵌入向量是通过训练得出的：模型通过优化任务来学习表示数据（例如，预测 Word2Vec 中的相邻词或对 CNN 中的图像进行分类）。 这意味着嵌入向量编码了有关关系的信息（例如，“国王”和“女王”在词嵌入空间中很接近），而这些关系在手工设计的特征中可能不明显。
另一个关键区别在于它们的结构和用法。 特征向量通常是高维且稀疏的（例如，文本数据中的 one-hot 编码），而嵌入向量是密集且紧凑的。 例如，具有 10,000 维的 one-hot 编码词向量可以被压缩成 300 维的嵌入向量。 嵌入向量也更好地概括了各项任务，因为它们捕获了抽象模式，而特征向量则与特定的领域假设相关联。 一个实际的例子是图像分类：使用定向梯度直方图 (HOG) 作为特征向量适用于基本任务，但 ResNet 生成的嵌入向量可以适应更复杂的视觉模式。 开发人员通常使用嵌入向量作为下游模型的输入，而特征向量在传统的机器学习管道中更为常见。