embedding是什么？

Embedding是一种将高维数据转换为低维向量的技术，这些向量能够表示原始数据的特征。它广泛应用于自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）等领域，使得机器学习模型能够更有效地处理大规模输入数据，如单词的稀疏向量15。Embedding向量是连续且稠密的，能够捕捉到离散对象之间的复杂关系24。

Embedding可以被视为一种特征提取方法，它将客观世界中的离散物体或对象映射到特征空间中36。在深度学习中，Embedding层通常用于将正整数（如单词索引）转换为固定大小的向量，这些向量能够捕捉到单词的语义信息79。

总的来说，Embedding是一种将高维数据映射到低维空间的技术，它通过连续的数值向量来表示离散的对象，使得机器学习模型能够更好地理解和处理复杂的数据结构10。