embedding是什麼意思，embedding的意思翻譯、用法、同義詞、例句

embedding英标

英:/'ɪm'bedɪŋ/ 美:/'ɪmˈbedɪŋ/

CET6,考研,IELTS,TOEFL,GRE,GMAT,商務英語

n. 記者隨軍

v. 把（物體）嵌入；派遣（戰地記者等）；使（觀點）深深植入；嵌進（短語）；插入（代碼）（embed 的現在分詞）

Glue: the glue layer is the embedding layer.

glue： glue層是嵌入層。

Example application: Inline content embedding.

示例應用程式：内聯内容嵌入。

Support for embedding widgets in ListGrid cells

可以在ListGrid單元格中嵌入widget。

The key ingre***nts of a great Flash embedding method.

好的flash嵌入方法的關鍵。

Embedding, Table of Contents, Nicer Book Overview page.

嵌入、目錄，和更好的摘要頁面。

embed watermark

嵌入水印；嵌入水印濾鏡

在機器學習和自然語言處理領域，"embedding"（嵌入）指将高維離散數據轉化為低維連續向量表示的技術。這種數學建模方法通過深度學習模型捕捉數據間的語義關聯，為計算機處理非結構化數據提供數值化基礎。

核心原理

嵌入技術基于分布假說理論，通過神經網絡訓練将每個實體（如詞語、圖像）映射到向量空間中。以詞嵌入為例，"king"的向量減去"man"加上"woman"可得到近似"queen"的向量。該過程遵循公式：

v = f(x) in mathbb{R}^d

其中$x$為原始輸入，$d$是預設的嵌入維度，通常遠小于原始特征維度。

應用場景

技術分類

評估指标

常用餘弦相似度衡量嵌入質量：

text{similarity} = frac{A cdot B}{|A||B|}

2013年Mikolov團隊在《Distributed Representations of Words and Phrases》中首次系統闡述了詞嵌入的數學證明。

關于“Embedding”的含義，需從基礎定義和技術領域兩個層面理解：

Embedding 是動詞embed 的現在分詞形式，原意為“嵌入、埋入”，指将某物固定或深植于另一物體中。例如：“子彈嵌入牆中”（）。其英文發音為 /ɪmˈbedɪŋ/，漢語翻譯包含“包埋”“植入”等（, ）。

在機器學習和自然語言處理（NLP）中，Embedding 是一種将離散數據（如單詞、符號）映射為連續向量的技術，核心目标是捕捉語義或上下文信息。具體特點如下：

數學本質
通過單射且同構的映射，将高維稀疏數據（如文本）壓縮為低維稠密向量。例如，地圖是現實地理的 Embedding，用二維信息表達多維特征（）。在拓撲學中，類似三維球體作為二維流形嵌入三維空間（）。
技術實現
- 詞嵌入（Word Embedding）：将單詞轉換為固定長度的向量，如 Word2Vec、GloVe。例如 PyTorch 的 nn.Embedding 層通過查找表實現（, ）。
- 參數配置：包括輸入維度（字典大小）、輸出維度（向量長度）等（）。
與傳統方法的對比
相比 TF-IDF、One-Hot 編碼，Embedding 能更好地處理大規模數據，解決稀疏性問題，并保留語義關系（, ）。
應用場景
- NLP：語義分析、文本分類（）。
- 計算機視覺：圖像特征表示。
- 大模型基礎：向量和矩陣結構支撐大模型計算（）。

Embedding 既是物理層面的“嵌入”動作，也是技術領域的關鍵工具，通過低維向量表達複雜信息，成為現代機器學習的核心組件。如需進一步了解具體實現，可參考技術文檔或論文（來源：, , ）。