神经网络算法 —— Embedding(嵌入)!!

简介: 神经网络算法 —— Embedding(嵌入)!!

前言

本文将从 Embedding 的本质、Embedding的原理、Embedding的应用三个方面,详细介绍Embedding(嵌入)。


1、Embedding的本质

"Embedding" 在字面上的翻译是“嵌入”,但在机器学习和自然语言处理的上下文中,我们更倾向于将其理解为一种 “向量化” 或 “向量表示” 的技术,这有助于更准确地描述其在这些领域中的应用和作用。

(1)机器学习中的Embedding

  • 原理:将离散数据映射为连续变量,捕捉潜在关系。
  • 方法:使用神经网络中的Embedding层,训练得到数据的向量表示。
  • 作用:提升模型性能,增强泛化能力,降低计算成本。

Embedding Model

在机器学习中,Embedding 主要是指将离散的高维数据(如文字、图片、音频)映射到低纬度的连续向量空间。这个过程会生成由实数构成的向量,用于捕捉原始数据的潜在搞关系和结构。

(2)NLP中的Embedding

  • 原理:将文本转换为连续向量,基于分布式假设捕捉语义信息。
  • 方法:采用词嵌入技术(如Word2Vec)或复杂模型(如BERT)学习文本表示。
  • 作用:解决词汇鸿沟,支持复杂NLP任务,提供文本的语义理解。

Word2Vec

在NLP中,Embedding技术(如Word2Vec)将单词或短语映射为向量,使得语义上相似的单词在向量空间中位置相近。这种Embedding对于自然语言处理任务(如文本分类、情感分析、机器翻译)至关重要。

2、Embedding的原理

Embedding向量不仅仅是对物体进行简单编号或标识,而是通过特征抽象和编码,在尽量保持物体间相似性的前提下,将物体映射到一个高维特征空间中。Embedding向量能够捕捉到物体之间的相似性和关系,在映射到高维特征空间后,相似的物体在空间中会聚集在一起,而不同的物体会被分隔开。

(1)Image Embedding(图像嵌入

  • 定义与目的:图像嵌入是将图像转换为低维向量,以简化处理并保留关键信息供机器学习使用。
  • 方法与技术:利用深度学习模型(如CNN)抽取图像特征,通过降维技术映射到低维空间,训练优化嵌入向量。
  • 应用与优势:图像嵌入广泛应用于图像分类、检索等任务,提升模型性能,降低计算需求,增强泛化能力。

图像嵌入

图像嵌入是利用深度学习将图像数据转化为低维向量的技术,广泛应用于图像处理任务中,有效提升了模型的性能和效率。

(2)Word Embedding(词嵌入)

  • 定义与目的:词嵌入是将单词映射为数值向量,以捕捉单词间的语义和句法关系,为自然语言处理任务提供有效的特征表示。
  • 方法与技术:词嵌入通过预测单词上下文(如Word2Vec)或全局词频统计(如GloVe)来学习,也可使用深度神经网络捕捉更复杂的语言特征。
  • 应用与优势:词嵌入广泛应用于文本分类、机器翻译等自然语言处理任务,有效提升模型性能,因其能捕捉语义信息和缓解词汇鸿沟问题。

词嵌入

词嵌入是一种将单词转换为数值向量的技术,通过捕捉单词间的语义和句法关系,为自然语言处理任务提供有效特征表示,广泛应用于文本分类、机器翻译等领域,有效提升了模型的性能。

3、Embedding的应用

(1)Embedding + 推荐系统

Embedding技术为推荐系统提供了有效的用户和物品向量表示,通过捕捉潜在关系提升推荐准确性,同时具备良好的扩展性,是推荐系统的关键组成部分。

推荐系统

Embedding 在推荐系统中的作用

提供连续的低维向量表示,捕捉用户和物品间的潜在关系,增强推荐准确性。

Embedding 在推荐系统中的方法

利用矩阵分解或深度学习模型生成用户和物品的Embedding向量,用于计算相似度和生成推荐。

Embedding 在推荐系统中的优势

提高推荐准确性,具备良好的扩展性和灵活性,适应大规模数据集和新增用户物品。

(2)Embedding + 大模型

Embedding在大模型中发挥着突破输入限制、保持上下文连贯性、提高效率和准确性等重要作用。

  • 突破输入限制:Embedding通过将长文本编码为紧凑的高维向量,使大模型能够处理超出其原始输入限制的文本。
  • 保持上下文连贯性:Embedding在编码过程中保留文本的上下文信息,确保大模型在处理分割后的文本时仍能生成连贯的输出。
  • 提高效率和准确性:预训练的Embedding加速模型训练,提升各自自然语言处理任务的准确性,实现跨任务知识迁移。
  • 应用案例:Embedding解决大模型处理长文本时的输入和连贯性问题,通过向量检索和提示工程优化回答质量。

参考:架构师带你玩转AI

目录
相关文章
|
10天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 自然语言处理
理解并应用机器学习算法:神经网络深度解析
【5月更文挑战第15天】本文深入解析了神经网络的基本原理和关键组成,包括神经元、层、权重、偏置及损失函数。介绍了神经网络在图像识别、NLP等领域的应用,并涵盖了从数据预处理、选择网络结构到训练与评估的实践流程。理解并掌握这些知识,有助于更好地运用神经网络解决实际问题。随着技术发展,神经网络未来潜力无限。
|
10天前
|
算法 数据安全/隐私保护 计算机视觉
基于二维CS-SCHT变换和LABS方法的水印嵌入和提取算法matlab仿真
该内容包括一个算法的运行展示和详细步骤,使用了MATLAB2022a。算法涉及水印嵌入和提取,利用LAB色彩空间可能用于隐藏水印。水印通过二维CS-SCHT变换、低频系数处理和特定解码策略来提取。代码段展示了水印置乱、图像处理(如噪声、旋转、剪切等攻击)以及水印的逆置乱和提取过程。最后,计算并保存了比特率,用于评估水印的稳健性。
|
1天前
|
机器学习/深度学习 算法
m基于GA-GRU遗传优化门控循环单元网络的电力负荷数据预测算法matlab仿真
在MATLAB 2022a中,一个基于遗传算法优化的GRU网络展示显著优化效果。优化前后的电力负荷预测图表显示了改进的预测准确性和效率。GRU,作为RNN的一种形式,解决了长期依赖问题,而遗传算法用于优化其超参数,如学习率和隐藏层单元数。核心MATLAB程序执行超过30分钟,通过迭代和适应度评估寻找最佳超参数,最终构建优化的GRU模型进行负荷预测,结果显示预测误差和模型性能的提升。
13 4
|
1天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据可视化
基于BP神经网络的16QAM解调算法matlab性能仿真
这是一个关于使用MATLAB2022a实现的16QAM解调算法的摘要。该算法基于BP神经网络,利用其非线性映射和学习能力从复数信号中估计16QAM符号,具有良好的抗噪性能。算法包括训练和测试两个阶段,通过反向传播调整网络参数以减小输出误差。核心程序涉及数据加载、可视化以及神经网络训练,评估指标为误码率(BER)和符号错误率(SER)。代码中还包含了星座图的绘制和训练曲线的展示。
|
3天前
|
机器学习/深度学习 算法
基于BP神经网络的QPSK解调算法matlab性能仿真
该文介绍了使用MATLAB2022a实现的QPSK信号BP神经网络解调算法。QPSK调制信号在复杂信道环境下受到干扰,BP网络能适应性地补偿失真,降低误码率。核心程序涉及数据分割、网络训练及性能评估,最终通过星座图和误码率曲线展示结果。
|
3天前
|
机器学习/深度学习 算法 计算机视觉
基于yolov2深度学习网络模型的鱼眼镜头中人员检测算法matlab仿真
该内容是一个关于基于YOLOv2的鱼眼镜头人员检测算法的介绍。展示了算法运行的三张效果图,使用的是matlab2022a软件。YOLOv2模型结合鱼眼镜头畸变校正技术,对鱼眼图像中的人员进行准确检测。算法流程包括图像预处理、网络前向传播、边界框预测与分类及后处理。核心程序段加载预训练的YOLOv2检测器,遍历并处理图像,检测到的目标用矩形标注显示。
|
5天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
食物识别系统Python+深度学习人工智能+TensorFlow+卷积神经网络算法模型
食物识别系统采用TensorFlow的ResNet50模型,训练了包含11类食物的数据集,生成高精度H5模型。系统整合Django框架,提供网页平台,用户可上传图片进行食物识别。效果图片展示成功识别各类食物。[查看演示视频、代码及安装指南](https://www.yuque.com/ziwu/yygu3z/yhd6a7vai4o9iuys?singleDoc#)。项目利用深度学习的卷积神经网络(CNN),其局部感受野和权重共享机制适于图像识别,广泛应用于医疗图像分析等领域。示例代码展示了一个使用TensorFlow训练的简单CNN模型,用于MNIST手写数字识别。
22 3
|
8天前
|
算法
MATLAB|【免费】融合正余弦和柯西变异的麻雀优化算法SCSSA-CNN-BiLSTM双向长短期记忆网络预测模型
这段内容介绍了一个使用改进的麻雀搜索算法优化CNN-BiLSTM模型进行多输入单输出预测的程序。程序通过融合正余弦和柯西变异提升算法性能,主要优化学习率、正则化参数及BiLSTM的隐层神经元数量。它利用一段简单的风速数据进行演示,对比了改进算法与粒子群、灰狼算法的优化效果。代码包括数据导入、预处理和模型构建部分,并展示了优化前后的效果。建议使用高版本MATLAB运行。
|
10天前
|
机器学习/深度学习 算法 网络架构
什么是神经网络学习中的反向传播算法?
什么是神经网络学习中的反向传播算法?
14 2
|
10天前
|
算法 网络协议 数据建模
【计算机网络】—— IP协议及动态路由算法(下)
【计算机网络】—— IP协议及动态路由算法(下)

热门文章

最新文章