【StableDiffusion】Embedding 底层原理，Prompt Embedding，嵌入向量 2024-06-13 算法, 机器学习, 人工智能, embedding, prompt 103人 已看 Embedding 是将自然语言词汇，映射为 固定长度 的词向量 的技术· 说到这里，需要介绍一下 One-Hot 编码 是什么。· One-Hot 编码· 这有坏处，它不仅计算量更大，而且，它是，因为每个词汇表中，每个 One-Hot 矩阵对应的 prompt 都不同。来看看，降维算法能够将这些被 Embedding 转化了的向量在 2维 坐标系上展现成什么样：很明显，意思越是不相同的词语，他们的向量距离在二维平面上也相距越远越是意思相近的词语（cat，猫；
精通推荐算法8：Embedding表征学习 -- 总体架构 2024-05-29 算法, 架构, 机器学习, 人工智能, embedding, 推荐算法 108人 已看 同时，它包含大量语义信息，可以很好地度量特征间的相似度，并具备一定的模糊查找能力。一般来说，两个特征越相似，其。常被称为“嵌入”或“向量”，它可以将高维稀疏特征转换为低维稠密向量，实现降维，其最典型的应用是自然语言处理中的词向量（例如在电商场景中，“拖鞋”和“皮鞋”两个商品类目特征的向量距离，比“拖鞋”和“纸巾”要小，如图。层，作用是将高维稀疏的输入特征转换为低维稠密的特征向量，并实现一定的模糊查找能力。的维度一般建议取特征枚举值个数的四次方根，枚举值多，向量维度高，会导致参数规模过大。
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