埋め込み

term_id: embedding

Category: basic_concepts

Definition

埋め込みは、意味的な関係が幾何学的な空間で保持されるデータの高密度ベクトル表現です。カテゴリカルまたは高次元の入力を固定長のベクトルに変換することで、モデルはデータを効率的に処理できます。

Summary

単語や画像などの離散オブジェクトを連続的なベクトル空間にマッピングする技術。

Key Concepts

  • ベクトル空間
  • 意味的類似性
  • 次元削減
  • 連続表現

Use Cases

  • 感情分析などの自然言語処理タスク
  • ユーザーとアイテムのマッチングを行う推薦システム
  • 視覚的類似性に基づく画像検索

Code Example

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

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