embedding原理原理是通過一個映射矩陣來將每個離散值映射到對應(yīng)的低維向量，這樣每個離散值就可以用一個連續(xù)的向量表示。這個映射矩陣通常是由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動學習得出的。

embedding使首先需要選擇一個適合自己應(yīng)用場景的Embedding方法，然后構(gòu)建相應(yīng)的模型并進行訓(xùn)練。在訓(xùn)練過程中，Embedding層會把離散值映射到一個向量空間中，并通過反向傳播算法不斷優(yōu)化模型參數(shù)。最終經(jīng)過訓(xùn)練的模型可以將輸入的離散變量轉(zhuǎn)換為連續(xù)向量表示，以此來進行下游任務(wù)的處理。

需要注意的是，不同的應(yīng)用場景對應(yīng)的Embedding方法可能存在差異，因此在使用時需要仔細選擇，并根據(jù)具體的需求調(diào)整模型參數(shù)以達到最佳效果。