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Military版 - 蛤蟆仙人把Embedding讲的太形象了...

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D******s
发帖数: 1

简单地说，embedding就是把一个东西映射到一个向量 x。如果两个东西很像，那么得
到的向量 x1 和 x2 的欧式距离很小。
例一：Word Embedding，把单词 w 映射到向量 x。如果两个词的原意接近，比如
coronavirus和covid，那么它们映射后得到的两个词向量 x1 和 x2 的欧式距离很小。
例二：User Embedding，把用户 ID 映射到向量 x。推荐系统中需要用一个向量表示一
个用户。如果两个用户的行为习惯接近，那么他们对应的向量 x1 和 x2 的欧式距离
很小。
例三：Graph Embedding，把图中的每个节点映射成一个向量 x。如果图中两个节点接
近，比如它们的最短路很小，那么它们embed得到的向量 x1 和 x2 的欧式距离很小。
作者：蛤蟆仙人
链接：https://www.zhihu.com/question/38002635/answer/1782324218
来源：知乎
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。

m*****n
发帖数: 3575

说得很好，correlation也是如此。

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