可向量化的英文解释翻译、可向量化的的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 vectorizable

approve; but; can; may; need; yet

【计】 vectoring; vectorization

在汉英词典中，“可向量化的”对应的英文术语为“vectorizable”，指代能够通过数学或计算机处理转换为向量形式的数据或操作。该概念在机器学习和数值计算领域具有核心应用价值，主要体现在三个维度：

数学定义向量化表示将标量元素重组为多维空间中的方向量，其数学表达式为： $$ mathbf{v} = begin{bmatrix} v_1v_2vdotsv_n end{bmatrix} $$ 这种转换使数据能够参与矩阵运算，符合线性代数计算规范（参考：Springer数学百科）。
计算机实现在编程语境中，向量化指用SIMD（单指令多数据流）技术优化代码，如NumPy库通过将Python循环转换为预编译的C语言向量运算，提升计算效率（参考：NumPy官方文档）。
应用场景自然语言处理中的词嵌入技术（如Word2Vec）即典型应用，通过将词汇映射为高维向量，实现语义关系量化（参考：ACL论文集）。

该术语在IEEE 754浮点运算标准中亦被规范化，确保不同平台向量化计算结果的一致性（参考：IEEE Xplore数字图书馆）。当前主流的深度学习框架（TensorFlow/PyTorch）均内置自动向量化功能，降低人工优化计算图复杂度。

“可向量化”指将非数值型数据（如文本、图像、语音等）转换为数值向量形式的过程，使其能被计算机算法处理和分析。以下是详细解释：

核心概念
向量化通过数学方法将数据映射到高维空间中的向量。例如，文本中的单词可通过词频统计（如TF-IDF）或语义模型（如Word2Vec）转化为多维数值，每个维度对应一个特征（如词频、语义关联度等）。
目的与作用
- 兼容算法：机器学习模型（如神经网络）仅能处理数值输入，向量化是非结构化数据适配模型的关键步骤。
- 特征提取：通过向量维度表达数据隐含特征（如词语的语义相似性、图像的纹理信息）。
- 降维与计算：高维向量可进一步压缩为低维表示，提升计算效率（如PCA降维）。
典型应用场景
- 自然语言处理：将句子转化为词向量（如BERT、GloVe）。
- 图像识别：将像素矩阵转换为特征向量（如CNN提取的特征图）。
- 推荐系统：用户行为数据向量化以计算相似度。
示例说明
例如，单词“猫”通过Word2Vec模型可能被表示为类似 [0.24, -0.57, 0.89, ...] 的300维向量，其中相近语义的词（如“狗”）向量距离较近。