神经网络中嵌入的作用 嵌入将分类数据或高维数据转换为稠密的、连续的向量，以便神经网络能够高效地处理。 嵌入不是直接处理原始数据（例如单词或 ID，这些数据通常是稀疏且非结构化的），而是将这些输入映射到较低维度的空间，其中相似的项目更靠近在一起。 例如，在自然语言处理 (NLP) 中，“猫”和“狗”之类的词可能会表示为在几何上彼此接近的向量，从而反映它们的语义相似性。 这种结构化的表示形式允许模型识别原始数据格式中不明显的模式和关系。
示例和用例 一个经典的例子是 NLP 模型中的词嵌入。 像 Word2Vec 或 GloVe 这样的工具将单词转换为向量，从而通过利用向量算术来实现诸如“国王 - 男人 + 女人 ≈ 女王”之类的操作。 同样，推荐系统使用嵌入来表示用户和产品。 例如，Netflix 可能会将用户和电影映射到共享的嵌入空间中，其中用户的向量更靠近他们可能观看的电影。 另一个例子是处理表格数据中的分类特征：嵌入不是对“产品类别”列进行 one-hot 编码（这会创建高维稀疏向量），而是将这些类别压缩为紧凑的、可训练的向量。 诸如 TensorFlow 和 PyTorch 之类的框架提供了内置的嵌入层（例如，tf.keras.layers.Embedding），这些嵌入层会在训练期间自动学习这些映射。
对模型性能的益处 嵌入通过降低计算复杂度和启用特征学习来改进神经网络。 高维数据（例如 one-hot 编码的类别）可能导致低效的内存使用和过度拟合。 嵌入将这些数据压缩为更小的向量（例如，将 10,000 个类别减少到 50 个维度），这加快了训练速度并减少了噪声。 此外，嵌入允许模型发现潜在的特征——例如，推断“科幻”和“奇幻”类型共享主题元素——而无需显式标记。 这些向量与网络的其余部分进行端到端训练，这意味着它们会适应特定任务（例如，情感分析或点击预测）。 预训练的嵌入（例如，来自 Word2Vec）还可以通过将学习到的模式转移到新任务来启动模型性能，从而节省训练时间和数据需求。