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Embedding-神经网络算法

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  1. 定义与基本概念

  2. 在机器学习和自然语言处理等领域，嵌入（Embedding）是一种将高维离散数据（如单词、类别标签等）映射到低维连续向量空间的技术。其核心思想是通过学习数据的内在结构和语义关系，将数据表示为一种更紧凑、更具语义信息的向量形式。例如，在自然语言处理中，单词嵌入（Word Embedding）将每个单词表示为一个固定维度的向量，这个向量能够捕捉单词的语义、语法和上下文信息。

  3. 常见的嵌入方法

  4. Word2Vec
    • 原理：这是一种流行的单词嵌入方法，有两种主要架构，即连续词袋模型（Continuous Bag - of - Words，CBOW）和跳字模型（Skip - Gr...

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