“Embedding“（嵌入）在不同层次的理解_feature embedding

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定义：

不同领域中的解释

词嵌入（Word Embedding）：

词嵌入层（Embedding Layer）：

特征嵌入（Feature Embedding）：

图嵌入（Graph Embedding）：

嵌入式系统（Embedded System）：

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定义：

        "Embedding"（嵌入）是在计算机科学和机器学习领域中经常使用的术语，通常用来表示将高维数据映射到低维空间的过程或结果。

不同领域中的解释

词嵌入（Word Embedding）：

• 在自然语言处理（NLP）中，词嵌入是将文本中的单词映射到连续向量空间的技术。每个单词都被表示为一个固定长度的向量，这个向量捕获了单词的语义和语法信息。著名的词嵌入模型包括Word2Vec、GloVe和FastText。

词嵌入层（Embedding Layer）：

• 在深度学习中，嵌入层是神经网络的一部分，用于将离散的类别数据（如单词、类别等）映射为连续的低维向量。这些嵌入向量通常在网络的输入层用于表示输入数据，例如在自然语言处理任务中用于表示单词。

特征嵌入（Feature Embedding）：

• 在机器学习中，特征嵌入是将原始特征空间映射到一个低维度的特征空间的过程。这有助于减少特征的维度，并且可以提高模型的性能，尤其是在高维数据上。

图嵌入（Graph Embedding）：

• 在图理论和网络分析中，图嵌入是将图中的节点和边映射为低维向量的方法。这些向量可以用于节点分类、图分类、社交网络分析等任务。

嵌入式系统（Embedded System）：

• 在硬件和嵌入式系统领域，嵌入式系统指的是嵌入在其他设备或系统中的计算机系统，它通常具有特定的功能和任务，例如智能手机、嵌入式控制器等。