一、概念

Embedding 可以理解為一種將概念、物體或信息轉換為數字序列的數值表示方法。它是溝通兩個不同世界或領域的橋梁，能夠把各種類型的數據（如文本、圖像、視頻等）映射到一個向量空間中。

在這個向量空間里，相似的項目（例如語義上相近的單詞、相似的圖像或相關的視頻內容等）會被映射到相近的位置。通過這種方式，計算機可以更好地理解和處理這些數據。

Embedding 的主要作用包括降維和升維：

• 降維：例如在處理大規模數據時，如包含大量詞匯的文本，使用 one-hot 編碼會導致過于稀疏且占用大量資源的矩陣。而 Embedding 層可以通過矩陣乘法來降低數據的維度，減少存儲空間和計算量。
• 升維：低維的數據可能包含的特征比較籠統，升維可以將一些其他特征放大，或者將籠統的特征分開。在不斷學習和優化的過程中，找到一個合適的觀察點，以便更好地捕捉數據中的細節和差異。

Embedding 向量具有一些特點和優勢：

• 相似的對象具有相似的向量表示，向量之間的距離與原始數據之間的語義相似性相關聯。
• 可以進行向量運算，例如兩個 Embedding 向量相加、相減或內積，分別代表著信號強度的疊加、差異以及協方差等關系，從而反映出概念之間的特定關系。

以文本 Embedding 為例，它將離散的文字信息（如單詞、句子、文檔）轉換成連續的向量數據。這樣，語義相似的詞在向量空間中位置相近，并且通過高維度捕捉語言的復雜性。具體實現方式包括使用詞嵌入（如 word2vec、glove、fasttext 等）將單個詞映射到高維實數向量，以及利用各種方法（如簡單平均、加權平均、遞歸神經網絡、卷積神經網絡、自注意力機制、文檔主題模型等）將句子或文檔轉換為數值向量。

Embedding 技術在自然語言處理、推薦系統、計算機視覺等領域有廣泛應用，例如幫助計算機理解文本的語義關系、進行圖像檢索和分類、實現視頻內容的分析等。它使得神經網絡和深度學習能夠應用于更廣泛的領域，并且具有可學習和可優化的特點，能夠根據數據自動調整和優化對事物的表示。

不同類型的數據可能有不同的 Embedding 方法和技術，但其核心思想都是將數據轉換為適合計算機處理和理解的向量形式，同時盡量保留原始數據