可向量化的英文解釋翻譯、可向量化的的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 vectorizable

approve; but; can; may; need; yet

【計】 vectoring; vectorization

在漢英詞典中，“可向量化的”對應的英文術語為“vectorizable”，指代能夠通過數學或計算機處理轉換為向量形式的數據或操作。該概念在機器學習和數值計算領域具有核心應用價值，主要體現在三個維度：

數學定義向量化表示将标量元素重組為多維空間中的方向量，其數學表達式為： $$ mathbf{v} = begin{bmatrix} v_1v_2vdotsv_n end{bmatrix} $$ 這種轉換使數據能夠參與矩陣運算，符合線性代數計算規範（參考：Springer數學百科）。
計算機實現在編程語境中，向量化指用SIMD（單指令多數據流）技術優化代碼，如NumPy庫通過将Python循環轉換為預編譯的C語言向量運算，提升計算效率（參考：NumPy官方文檔）。
應用場景自然語言處理中的詞嵌入技術（如Word2Vec）即典型應用，通過将詞彙映射為高維向量，實現語義關系量化（參考：ACL論文集）。

該術語在IEEE 754浮點運算标準中亦被規範化，确保不同平台向量化計算結果的一緻性（參考：IEEE Xplore數字圖書館）。當前主流的深度學習框架（TensorFlow/PyTorch）均内置自動向量化功能，降低人工優化計算圖複雜度。

“可向量化”指将非數值型數據（如文本、圖像、語音等）轉換為數值向量形式的過程，使其能被計算機算法處理和分析。以下是詳細解釋：

核心概念
向量化通過數學方法将數據映射到高維空間中的向量。例如，文本中的單詞可通過詞頻統計（如TF-IDF）或語義模型（如Word2Vec）轉化為多維數值，每個維度對應一個特征（如詞頻、語義關聯度等）。
目的與作用
- 兼容算法：機器學習模型（如神經網絡）僅能處理數值輸入，向量化是非結構化數據適配模型的關鍵步驟。
- 特征提取：通過向量維度表達數據隱含特征（如詞語的語義相似性、圖像的紋理信息）。
- 降維與計算：高維向量可進一步壓縮為低維表示，提升計算效率（如PCA降維）。
典型應用場景
- 自然語言處理：将句子轉化為詞向量（如BERT、GloVe）。
- 圖像識别：将像素矩陣轉換為特征向量（如CNN提取的特征圖）。
- 推薦系統：用戶行為數據向量化以計算相似度。
示例說明
例如，單詞“貓”通過Word2Vec模型可能被表示為類似 [0.24, -0.57, 0.89, ...] 的300維向量，其中相近語義的詞（如“狗”）向量距離較近。