Upotus

term_id: embedding

Category: basic_concepts

Definition

Upotukset ovat tiheitä vektoriesityksiä datasta, joissa semanttiset suhteet säilyvät geometrisessa tilassa. Muuttamalla kategorisia tai korkeadimensioisia syötteitä kiinteänmittaisiksi vektoreiksi malli pystyy käsittelemään ne tehokkaammin.

Summary

Tekniikka, joka kuvaa diskreettejä objekteja, kuten sanoja tai kuvia, jatkuvien vektoritilojen sisälle.

Key Concepts

  • Vektoritila
  • Semanttinen samankaltaisuus
  • Mitatason pienentäminen
  • Jatkuva esitys

Use Cases

  • Luonnollisen kielen käsittelyn tehtävät, kuten mielialan analyysi
  • Suositusjärjestelmät käyttäjä-tuote-yhdistämiseen
  • Kuvien haku visuaalisen samankaltaisuuden perusteella

Code Example

1
2
3
4
5

import numpy as np
# Simulating a simple embedding lookup
embeddings = np.random.rand(100, 128)
word_index = 5
vector = embeddings[word_index]

Related