embedding原理及使用

embedding原理原理是通過一個(gè)映射矩陣來將每個(gè)離散值映射到對(duì)應(yīng)的低維向量，這樣每個(gè)離散值就可以用一個(gè)連續(xù)的向量表示。這個(gè)映射矩陣通常是由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)學(xué)習(xí)得出的。

embedding使首先需要選擇一個(gè)適合自己應(yīng)用場(chǎng)景的Embedding方法，然后構(gòu)建相應(yīng)的模型并進(jìn)行訓(xùn)練。在訓(xùn)練過程中，Embedding層會(huì)把離散值映射到一個(gè)向量空間中，并通過反向傳播算法不斷優(yōu)化模型參數(shù)。最終經(jīng)過訓(xùn)練的模型可以將輸入的離散變量轉(zhuǎn)換為連續(xù)向量表示，以此來進(jìn)行下游任務(wù)的處理。

需要注意的是，不同的應(yīng)用場(chǎng)景對(duì)應(yīng)的Embedding方法可能存在差異，因此在使用時(shí)需要仔細(xì)選擇，并根據(jù)具體的需求調(diào)整模型參數(shù)以達(dá)到最佳效果。