在深度学习中经常提及隐向量和隐空间,请问是什么意思呢？
2023-07-05 阅读 30
在深度学习中，隐向量（或称为嵌入向量）和隐空间是用来表示数据的一种技术。隐向量是一个低维的向量，可以将高维的数据（如文本、图像等）映射到一个更紧凑、更易处理的表示形式。隐向量的维度通常较低，但仍然能够保留原始数据的重要特征。
隐空间是指隐向量所在的空间，也可以理解为隐向量的取值范围。在隐空间中，数据点之间的距离和相似度可以用来衡量它们在原始数据中的关系。通过在隐空间中进行操作和计算，可以实现一些有用的任务，如聚类、分类、生成等。
隐向量和隐空间在深度学习中被广泛应用，例如在自然语言处理中，可以将单词映射到一个隐向量空间中，从而实现词嵌入；在图像处理中，可以将图像映射到一个隐空间中，用于图像分类和检索等任务。通过学习得到合适的隐向量和隐空间表示，可以提取数据的有用特征，并用于各种机器学习任务。
更新于 2023年07月05日
