Введение

Встраивание векторов — привлекательный и практичный метод в области машинного обучения, который обеспечивает фундаментальную поддержку различных приложений, включая обработку естественного языка (NLP), системы рекомендаций и алгоритмы поиска. Будь то система рекомендаций, голосовой помощник или языковой переводчик, в этих системах может использоваться технология векторного встраивания. Алгоритмы машинного обучения, как и большинство программных алгоритмов, используют для обработки цифровую информацию. Для числовых данных их обычно можно использовать напрямую или преобразовать в числовую форму, например, преобразовать категориальные данные в числовые метки для облегчения алгоритмической обработки.

Но перед лицом абстрактных данных,как текст,изображениеждать,Используйте методы векторного встраивания для создания последовательности чисел.,Это упрощает и оцифровывает эту сложную информацию. Этот процесс применим не только к нечисловым данным.,То же самое относится и к числовым значениямданные。Преобразование числовых данных в векторную форму упрощает последующие математические операции и применение моделей машинного обучения.。Векторное встраивание делаетмашинное обучение Модель способна понимать и обрабатывать различные типы данных, будь то интуитивные числовые значения или абстрактные концепции. Применение этой технологии позволяет машинное Система обучения способна более эффективно выполнять такие задачи, как классификация, кластеризация, рекомендации и перевод.

Причина, по которой векторные вложения настолько полезны в машинном обучении, связана, прежде всего, с их способностью преобразовывать воспринимаемое человеком семантическое сходство в измеримую близость в векторном пространстве.,Эта способность значительно повышает машинное обучение Модель Способность обрабатывать и понимать сложные наборы данных.

Когда мы преобразуем объекты и концепции реального мира в векторные представления, например:

• изображение：через визуальные особенности Количественная оценка,Захват содержимого изображения.
• Аудио：Преобразование звукового сигнала в вектор,Чтобы выразить характеристики Аудио.
• новостная статья：Преобразование текста в вектор,отражать тему и эмоции статьи.
• профиль пользователя：Согласовать предпочтения и модели поведения пользователей с Количественная оценка。
• погодные условия：выдержитданные Преобразовать в вектор,прогнозировать изменения погоды.

Эти векторные вложения не только фиксируют характеристики исходных данных, но также выражают семантическое сходство между объектами и понятиями через их относительное положение в векторном пространстве.

Поскольку векторные внедрения могут эффективно представлять семантическую информацию данных, они идеально подходят для следующих распространенных задач машинного обучения:

• кластеризация：Автоматически объединять семантически схожиеобъект Группа。
• Система рекомендаций：Путем выявления сходства между предпочтениями пользователей и характеристиками проекта.,Предоставляйте персональные рекомендации.
• Классификация：будет новый、Невидимые экземпляры относят к правильной категории на основе их векторного представления.

Таким образом, векторное внедрение не только упрощает процесс обработки данных моделей машинного обучения, но также повышает эффективность и точность модели при решении сложных задач.

Например:

• В миссии кластеризация,Цель алгоритма — объединить семантически схожие точки данных в один кластер. Целью этого процесса является обеспечение того, чтобы точки данных внутри кластера находились близко друг к другу.,А точки данных из разных кластеров находятся максимально далеко друг от друга. таким образом,Алгоритм кластеризации может раскрыть внутреннюю структуру данных.
• существовать Система рекомендацийсередина,Суть рекомендаций Системы заключается в предоставлении пользователям персонализированных рекомендаций. Когда системе необходимо рекомендовать новинки, которые могут заинтересовать пользователя.,Он ищет в пространстве встраивания векторов элементы, наиболее похожие на прошлые предпочтения пользователя. Эта мера сходства основана на векторном представлении элементов.,Помогите системе дать точные рекомендации.
• В миссии Классификация,Векторное встраивание также играет ключевую роль. Встреча с новой, немаркированной точкой данных.,Классификация Модель будет представлена ​​по своему вектору.,Найдите наиболее похожий из известных объектов категории. Затем,Модель примет эти теги, наиболее похожие на объект, в качестве ссылки.,Принять соответствующие решения по Классификации.

Из этих примеров приложений мы видим важность векторного внедрения в машинном обучении. Они не только повышают эффективность обработки данных, но и расширяют возможности модели фиксировать сложные взаимосвязи.

Создание векторных вложений

Создание векторных вложений может быть достигнуто различными методами. Один из подходов заключается в применении экспертных знаний в предметной области для проектирования каждого измерения вектора. Этот подход называется разработкой признаков. Например, в медицинской визуализации медицинский опыт используется для количественной оценки ключевых характеристик изображений, таких как форма, цвет и области, передающие важную информацию. Однако полагаться на знания предметной области для разработки векторных вложений не только дорого, но и сложно масштабироваться при обработке крупномасштабных данных.

Чтобы преодолеть эти ограничения, часто используются автоматизированные методы обучения моделей, способных преобразовывать различные объекты в векторные формы. Глубокие нейронные сети играют важную роль в таких задачах. Вложения, генерируемые этими сетями, обычно являются многомерными (возможно, до тысяч измерений) и плотными (большинство элементов в векторе ненулевые).

• Для текстовых данных,Существуют различные модели для преобразования слов, предложений или абзацев в векторные вложения.,нравитьсяWord2Vec、GLoVE（Global Vectors for Word Представление）иBERT（Двунаправленный Encoder Representations from Transformers）。
• изображенияданные могут быть встроены через сверточные нейронные сети (CNN).,К этим сетям относятся VGG (Группа визуальной геометрии), Inception и т. д.,Они способны уловить сложные особенности изображения.
• Направление аудиоданных к количественной оценке может быть достигнуто путем преобразования аудиосигнала в спектрограмму.,Затем примените технологию встраивания изображений для достижения,Преобразуйте частотные и временные характеристики Аудио в векторные представления.

Пример. Встраивание изображений с использованием сверточных нейронных сетей.

Ниже приведен пример для изучения процесса создания встраивания изображений. В этом примере рассматривается изображение в оттенках серого, которое состоит из матрицы, представляющей интенсивность пикселей со значениями в диапазоне от 0 (черный) до 255 (белый). На рисунке ниже представлена ​​связь между изображением в оттенках серого и его матричным представлением.

Каждый пиксель исходного изображения соответствует элементу матрицы.,Матрица устроена таким образом, что значения пикселей начинаются с левого верхнего угла.,Всё в порядке строк. Этот метод представления может хорошо сохранять семантическую информацию окрестностей пикселей на изображении.,Но это правильноизображениетрансформировать（нравиться平移、Увеличить、обрезка и т. д.) очень чувствительны。поэтому,Эта простая матрица значений пикселей часто используется в качестве отправной точки для изучения более надежных вложений.

Сверточная нейронная сеть (CNN) — это архитектура глубокого обучения, обычно используемая в визуальных данных.,Он способен конвертировать изображение в более абстрактное и надежное представление для встраивания.。CNNИзвлечено посредством серии иерархических этапов обработки.изображениеособенность,Каждый слой состоит из нескольких нейронов,Каждый нейрон вводит только локальную область входного изображения.,Эта локальная область называется рецептивным полем.

В CNN,Сверточные слои применяют операции свертки, перемещая рецептивное поле по входному изображению.,Уровень понижающей дискретизации отвечает за уменьшение пространственного измерения данных.,Также увеличивает устойчивость к смещению изображения.。这个过程существовать网络середина逐层进行,Каждый уровень дополнительно извлекает и абстрагирует функции на основе предыдущего слоя. финальный,Полностью связный уровень сети выводит вектор фиксированного размера.,Этот вектор является внедренным представлением изображения.

Изучение весов модели CNN — это контролируемый процесс обучения.,Требуется много разметки. В этом процессе веса постоянно оптимизируются.,Сделайте изображения одной категории близко друг к другу в пространстве для встраивания.,И разные категории изображений далеки друг от друга.。один разCNNМодельхорошо обученный,Вы можете использовать его для преобразования любого изображения в вектор.,Затем используйте такие алгоритмы, как K-ближайший сосед (KNN), чтобы найти наиболее похожее изображение.

Стоит отметить, что хотя изображения и CNN используются в качестве примеров для иллюстрации процесса создания вложений, векторные вложения на самом деле могут применяться к любому типу данных, и для создания этих вложений используется множество моделей и методов.

Используйте векторное встраивание

Вложения векторов играют ключевую роль в нескольких приложениях машинного обучения, представляя объекты в виде плотных векторов, содержащих богатую семантическую информацию.

Поиск по сходствуэто широкая область применения векторного встраивания。существовать这类应用середина,算法нравитьсяK-ближайший сосед（KNN）и近似ближайший сосед（ANN）Положитесь на вычисление расстояния между векторами, чтобы оценить их сходство.。Встраивание векторов обеспечивает эффективный способ Количественная Это расстояние, в свою очередь, поддерживает выполнение алгоритмов поиска. Поиск по сходство можно применять не только к задачам прямого поиска, но и распространять на дедупликацию. рекомендации, обнаружение аномалий, обратный поиск изображений и другие сценарии. Более того, даже в приложениях, которые не используют встраивание напрямую, многие продвинутые машинные обучение Модельи方法也существовать其内部处理过程середина依赖于向量嵌入。例нравиться,В архитектуре кодировщика-декодера,Вложения, генерируемые кодером, захватывают информацию, которая имеет решающее значение для декодера для генерации выходных данных. Эта архитектура очень популярна в таких приложениях, как машинный перевод и создание субтитров.,Он полагается на встраивания для поддержания семантической связности и точности.

Широкое применение векторного внедрения демонстрирует его мощные возможности по захвату и выражению внутренней структуры данных. Будь то прямые меры сходства или сложная внутренняя обработка модели, векторные внедрения зарекомендовали себя как незаменимые инструменты в области науки о данных и машинного обучения. Благодаря постоянному развитию технологий мы можем предвидеть, что векторное внедрение будет играть более важную роль в будущих интеллектуальных системах, способствуя развитию искусственного интеллекта в направлении более глубокого семантического понимания и более широкого спектра сценариев применения.

ссылка

• vector-embeddings