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嵌入向量是呆板進修跟人工智能範疇中常用的一種技巧，它重如果指將團圓的數據經由過程數學模型轉換成持續的向量表示。簡單來說，嵌入向量就是用一個實數向量來表徵一個東西（如單詞、用戶、商品等），使得存在類似屬性的東西在向量空間中相互靠近。 在具體闡明嵌入向量之前，我們先來懂得一下為什麼須要它。在現實世界中，很少數據（如文本、圖像、用戶行動等）都是團圓的，打算機很難直接處理這些非構造化的數據。嵌入向量的呈現，供給了一種有效的處理打算。 嵌入向量經由過程神經收集或矩陣剖析等技巧，將團圓數據映射到一個持續的向量空間中。比方，在天然言語處理中，Word2Vec模型可能將每個單詞映射到一個牢固長度的向量。這種映射保存了單詞之間的語義關係，使得語義類似的單詞在向量空間中的間隔較近。 嵌入向量的利用非常廣泛。在推薦體系中，經由過程用戶跟商品的嵌入向量，可能猜測用戶的購買興趣，進步推薦正確率。在語音辨認中，將音頻旌旗燈號轉換為嵌入向量，有助於進步辨認正確度。其余，嵌入向量還可能利用於圖像辨認、文本分類等多個範疇。 總結來說，嵌入向量是一種富強的東西，它經由過程將團圓數據映射到持續的向量空間，使得打算性可能更好地懂得跟處理數據。隨着技巧的開展，嵌入向量的利用將越來越廣泛，為人工智能範疇帶來更多的可能性。