關於Embedding 操作的理解

1. 什麼是embedding embedding的本質是用一個較低維度的向量來代替較高維度的原始特徵。在推薦系統中，原始向量往往會用超高維的稀疏one-hot向量來表示，使用embedding可以用較低的維度（即embedding size）來表示高維稀疏的特徵，方便進行後續的模型訓練。 2. 如何實現 如圖所示，embedding的操作可以視爲一個全連接層，​ u \boldsymbol u

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