Innebygging
term_id: embedding
Category: basic_concepts
Definition
Innebygginger er tette vektorrepresentasjoner av data der semantiske relasjoner bevares i geometrisk rom. Ved å konvertere kategoriske eller høydimensjonale inndata til faste vektorlengder, gjør modellen det mulig å fange opp likheter og sammenhenger mellom dataene.
Summary
En teknikk som avbilder diskrete objekter, som ord eller bilder, til kontinuerlige vektorrom.
Key Concepts
- Vektorrom
- Semantisk likhet
- Dimensjonsreduksjon
- Kontinuerlig representasjon
Use Cases
- Oppgaver innen naturlig språkbehandling, som stemningsanalyse
- Anbefalingssystemer for bruker-objekt-matching
- Bildesøking basert på visuell likhet
Code Example
import numpy as np
# Simulating a simple embedding lookup
embeddings = np.random.rand(100, 128)
word_index = 5
vector = embeddings[word_index]