Embedding нейронные сети - это техника, которая позволяет представить категориальные данные в виде векторов непрерывных значений. Это особенно полезно при работе с текстовыми данными, где каждое слово или символ не могут быть переданы непосредственно в нейронную сеть.
Процесс создания Embedding в нейронных сетях начинается с создания словаря, в котором каждому уникальному значению данных (например, слову или символу) присваивается уникальный номер. Затем для каждого значения из словаря создается вектор небольшой размерности, который и будет представлять данный элемент в нейронной сети.
Embedding нейронные сети позволяют улучшить обучение модели и повысить ее точность за счет того, что данные представлены в более компактной форме. Кроме того, эта техника позволяет учитывать семантические связи между данными, так как близкие значения будут иметь близкое расположение в пространстве Embedding.
Таким образом, Embedding нейронные сети являются важным инструментом при работе с текстовыми и другими категориальными данными, позволяя эффективно представлять их в нейронных сетях и улучшая качество моделей.