怎么形象理解embedding这个概念？
想象一下，你是个在博物馆里工作的导览员，你的工作就是给来来往往的游客介绍每一件展品。这些展品五花八门，有古老的雕塑、色彩斑斓的油画、年代久远的陶瓷，还有一些抽象的装置艺术。
现在，你有没有觉得，有些展品虽然形态各异，但它们之间却有着千丝万缕的联系？比如，几幅描绘同一历史事件的画作，它们可能来自不同的艺术家，用不同的风格表现，但它们都指向了那个共同的历史时刻。再比如，一些不同风格的雕塑，它们可能都反映了同一个时代的审美追求，或者都使用了相似的材质和技法。
Embedding，就像是你给这些展品打上的“独特标签”，但这个标签不是简单的文字描述，而是一个隐藏在数字世界里的“身份卡”。
首先，我们来拆解一下这个“标签”是怎么来的。
还记得你刚开始接触这些展品的时候是怎么做的吗？你可能会先看它的外观，摸摸它的材质，了解它的历史背景、创作意图、甚至它被发现时的年代。你会把这些零散的信息，在脑海里进行加工和整合，最终形成一个对这件展品的整体认知。
Embedding也是类似的，只不过它不是用我们的大脑，而是用强大的计算机模型来完成。模型会“阅读”大量的关于展品的信息，比如：
它的文字描述： 比如，一幅画的介绍里会提到“描绘了战争的残酷”、“使用了厚重的油彩”、“色彩沉郁”等等。
它的视觉特征： 模型可以分析画面的颜色分布、线条走向、纹理细节等。
它的历史关联： 比如，这幅画是哪个画派的作品？与哪些艺术家有关联？在哪个时期创作？
模型会把这些信息“喂”给它，然后，它就会在数学空间里，为这个展品创造一个独一无二的数字“身份”——一个由数字组成的列表（通常称为向量）。
这个“身份卡”有什么神奇之处呢？
1. 相似性捕捉： 最神奇的是，相似的展品，它们的“身份卡”在数字空间里就会靠得很近。 就像你在博物馆里，如果看到两幅描写相同场景的画，它们即使风格不同，你也会觉得它们是“相关”的。Embedding做到的就是，让代表这两幅画的数字向量，在空间中也表现出“接近”的特性。
举个例子： 假设你有一批关于动物的描述。比如，“猫，毛茸茸的，喜欢抓老鼠，会喵喵叫”，“狗，忠诚的，喜欢摇尾巴，会汪汪叫”，“狮子，威猛的，生活在非洲草原，会吼叫”。
模型在处理这些信息后，可能会给“猫”和“狗”分配的向量，在数学空间里比“猫”和“狮子”离得更近。为什么？因为猫和狗在很多方面（比如作为宠物、在家中常见）都比猫和狮子更相似。
同样，如果描述中提到了“哺乳动物”、“四条腿”，那么“猫”和“狗”的向量都会与“哺乳动物”的向量比较接近。
2. 语义的编码： 这个“身份卡”不仅仅是随机生成的数字，它编码了展品的“含义”或“语义”。也就是说，通过这个数字向量，我们可以大致推断出展品的性质。
再举个例子： 假设我们有一堆词语：“国王”，“女王”，“男人”，“女人”。
如果我们将这些词语转化为Embedding向量，我们会发现一个有趣的现象：“国王”的向量 “男人”的向量 + “女人”的向量 ≈ “女王”的向量。
这就像是你发现，在“性别”这个维度上，“国王”和“男人”是相似的，而“女王”和“女人”也是相似的。然后，从“男人”到“国王”的“权力”或“统治者”的向量，从“女人”到“女王”的向量也捕捉到了同样的“权力”或“统治者”的含义。这种向量间的数学关系，就体现了词语之间的语义关系。
3. 降维与高效处理： 想象一下，要给博物馆里的每一件展品写一个详细的描述，这需要花费大量的时间和精力。而且，当你要在成千上万件展品中找出所有“与某件雕塑相似”的展品时，逐个对比文字描述会非常低效。
Embedding做的事情，就是将高维度、复杂的信息（比如文字、图片、声音的复杂特征）浓缩成一个相对低维、紧凑的数字表示。这就像是给每一件展品打上了一个“精炼的指纹”，这个指纹包含了它最重要的信息，而且非常便于计算机进行比较和计算。
所以，形象地理解，Embedding就像是：
给你的每件收藏品（无论是文字、图片、音乐还是视频）都分配了一个“个性化名片”。
这个名片不是简单的名字，而是一个包含它所有重要特征的“浓缩信息包”。
这个信息包的魔力在于，它能告诉我们，哪些收藏品与你的收藏品“气质相似”，“性格相近”。
如果你的收藏品是一本书，Embedding会给它一个“书签”，这个书签不仅记录了书的封面和目录，还隐约透露着这本书是关于历史、科幻还是爱情。
为什么要这么做？
在人工智能的世界里，计算机并不像我们一样能直接理解文字的含义，或者图片的视觉内容。它们只能处理数字。Embedding就是一种将人类世界的复杂信息转化为计算机可以理解和处理的数字形式的强大技术。
通过Embedding，我们可以：
更高效地进行搜索： 比如，你想找“与这幅风景画风格相似的其他画作”，Embedding可以快速找到在数字空间中与它距离相近的画作。
进行更智能的推荐： 比如，如果你喜欢某本书，Embedding可以根据这本书的“内容特征”，推荐给你其他具有相似特征的书。
进行更准确的分类： 比如，将新闻文章按照“体育”、“娱乐”、“科技”等类别进行分类。
做更多有趣的事情： 比如，让机器“听懂”你的指令，或者“看懂”你给它的图片。
总而言之，Embedding就像是为数字世界里的万物，创建了一套“语义地图”。在这个地图上，相近的事物就“生活”在相近的区域，而我们则可以通过在地图上的“位置”来理解它们之间的关系。它是一种将“意义”转化为“位置”的艺术，让机器能够在这个意义的世界里，像我们一样，找到它们的位置，理解它们的邻居。
现在，你有没有觉得，有些展品虽然形态各异，但它们之间却有着千丝万缕的联系？比如，几幅描绘同一历史事件的画作，它们可能来自不同的艺术家，用不同的风格表现，但它们都指向了那个共同的历史时刻。再比如，一些不同风格的雕塑，它们可能都反映了同一个时代的审美追求，或者都使用了相似的材质和技法。
Embedding，就像是你给这些展品打上的“独特标签”，但这个标签不是简单的文字描述，而是一个隐藏在数字世界里的“身份卡”。
首先，我们来拆解一下这个“标签”是怎么来的。
还记得你刚开始接触这些展品的时候是怎么做的吗？你可能会先看它的外观，摸摸它的材质，了解它的历史背景、创作意图、甚至它被发现时的年代。你会把这些零散的信息，在脑海里进行加工和整合，最终形成一个对这件展品的整体认知。
Embedding也是类似的，只不过它不是用我们的大脑，而是用强大的计算机模型来完成。模型会“阅读”大量的关于展品的信息，比如：
它的文字描述： 比如，一幅画的介绍里会提到“描绘了战争的残酷”、“使用了厚重的油彩”、“色彩沉郁”等等。
它的视觉特征： 模型可以分析画面的颜色分布、线条走向、纹理细节等。
它的历史关联： 比如，这幅画是哪个画派的作品？与哪些艺术家有关联？在哪个时期创作？
模型会把这些信息“喂”给它，然后，它就会在数学空间里，为这个展品创造一个独一无二的数字“身份”——一个由数字组成的列表（通常称为向量）。
这个“身份卡”有什么神奇之处呢？
1. 相似性捕捉： 最神奇的是，相似的展品，它们的“身份卡”在数字空间里就会靠得很近。 就像你在博物馆里，如果看到两幅描写相同场景的画，它们即使风格不同，你也会觉得它们是“相关”的。Embedding做到的就是，让代表这两幅画的数字向量，在空间中也表现出“接近”的特性。
举个例子： 假设你有一批关于动物的描述。比如，“猫，毛茸茸的，喜欢抓老鼠，会喵喵叫”，“狗，忠诚的，喜欢摇尾巴，会汪汪叫”，“狮子，威猛的，生活在非洲草原，会吼叫”。
模型在处理这些信息后，可能会给“猫”和“狗”分配的向量，在数学空间里比“猫”和“狮子”离得更近。为什么？因为猫和狗在很多方面（比如作为宠物、在家中常见）都比猫和狮子更相似。
同样，如果描述中提到了“哺乳动物”、“四条腿”，那么“猫”和“狗”的向量都会与“哺乳动物”的向量比较接近。
2. 语义的编码： 这个“身份卡”不仅仅是随机生成的数字，它编码了展品的“含义”或“语义”。也就是说，通过这个数字向量，我们可以大致推断出展品的性质。
再举个例子： 假设我们有一堆词语：“国王”，“女王”，“男人”，“女人”。
如果我们将这些词语转化为Embedding向量，我们会发现一个有趣的现象：“国王”的向量 “男人”的向量 + “女人”的向量 ≈ “女王”的向量。
这就像是你发现，在“性别”这个维度上，“国王”和“男人”是相似的，而“女王”和“女人”也是相似的。然后，从“男人”到“国王”的“权力”或“统治者”的向量，从“女人”到“女王”的向量也捕捉到了同样的“权力”或“统治者”的含义。这种向量间的数学关系，就体现了词语之间的语义关系。
3. 降维与高效处理： 想象一下，要给博物馆里的每一件展品写一个详细的描述，这需要花费大量的时间和精力。而且，当你要在成千上万件展品中找出所有“与某件雕塑相似”的展品时，逐个对比文字描述会非常低效。
Embedding做的事情，就是将高维度、复杂的信息（比如文字、图片、声音的复杂特征）浓缩成一个相对低维、紧凑的数字表示。这就像是给每一件展品打上了一个“精炼的指纹”，这个指纹包含了它最重要的信息，而且非常便于计算机进行比较和计算。
所以，形象地理解，Embedding就像是：
给你的每件收藏品（无论是文字、图片、音乐还是视频）都分配了一个“个性化名片”。
这个名片不是简单的名字，而是一个包含它所有重要特征的“浓缩信息包”。
这个信息包的魔力在于，它能告诉我们，哪些收藏品与你的收藏品“气质相似”，“性格相近”。
如果你的收藏品是一本书，Embedding会给它一个“书签”，这个书签不仅记录了书的封面和目录，还隐约透露着这本书是关于历史、科幻还是爱情。
为什么要这么做？
在人工智能的世界里，计算机并不像我们一样能直接理解文字的含义，或者图片的视觉内容。它们只能处理数字。Embedding就是一种将人类世界的复杂信息转化为计算机可以理解和处理的数字形式的强大技术。
通过Embedding，我们可以：
更高效地进行搜索： 比如，你想找“与这幅风景画风格相似的其他画作”，Embedding可以快速找到在数字空间中与它距离相近的画作。
进行更智能的推荐： 比如，如果你喜欢某本书，Embedding可以根据这本书的“内容特征”，推荐给你其他具有相似特征的书。
进行更准确的分类： 比如，将新闻文章按照“体育”、“娱乐”、“科技”等类别进行分类。
做更多有趣的事情： 比如，让机器“听懂”你的指令，或者“看懂”你给它的图片。
总而言之，Embedding就像是为数字世界里的万物，创建了一套“语义地图”。在这个地图上，相近的事物就“生活”在相近的区域，而我们则可以通过在地图上的“位置”来理解它们之间的关系。它是一种将“意义”转化为“位置”的艺术，让机器能够在这个意义的世界里，像我们一样，找到它们的位置，理解它们的邻居。
网友意见
我觉得 @邱锡鹏 老师的《神经网络与深度学习》里对这个的解释比较容易理解——实际上对颜色的RGB表示法就属于一种典型的分布式表示：
对于颜色，我们可以把它拆成三个特征维度，用这三个维度的组合理论上可以表示任意一种颜色。同理，对于词，我们也可以把它拆成指定数量的特征维度，词表中的每一个词都可以用这些维度组合成的向量来表示，这个就是Word Embedding的含义。
当然，词跟颜色还是有很大的差别的——我们已经知道表示颜色的三个维度有明确对应的物理意义（即RGB），直接使用物理原理就可以知道某一个颜色对应的RGB是多少。但是对于词，我们无法给出每个维度所具备的可解释的意义，也无法直接求出一个词的词向量的值应该是多少。所以我们需要使用语料和模型来训练词向量——把嵌入矩阵当成模型参数的一部分，通过词与词间的共现或上下文关系来优化模型参数，最后得到的矩阵就是词表中所有词的词向量。
这里需要说明的是，有的初学者可能没绕过一个弯，就是“最初的词向量是怎么来的”——其实你只要知道最初的词向量是瞎JB填的就行了。嵌入矩阵最初的参数跟模型参数一样是随机初始化的，然后前向传播计算损失函数，反向传播求嵌入矩阵里各个参数的导数，再梯度下降更新，这个跟一般的模型训练都是一样的。等训练得差不多的时候，嵌入矩阵就是比较准确的词向量矩阵了。
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