嵌入与表示学习 embedding & representation learning， embedding & Encoding

标签：表示 编码 embedding Encoding encoding Embedding learning 向量

 

视频：

https://www.bilibili.com/video/BV1Cf4y1e7Ht/?spm_id_from=333.788&vd_source=6292df769fba3b00eb2ff1859b99d79e

 

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Embedding 是一个将离散变量转为连续向量表示的一个方式。在神经网络中，embedding 是非常有用的，因为它不光可以减少离散变量的空间维数，同时还可以有意义的表示该变量。

我们可以总结一下，embedding 有以下 3 个主要目的：

1. 在 embedding 空间中查找最近邻，这可以很好的用于根据用户的兴趣来进行推荐。
2. 作为监督性学习任务的输入。
3. 用于可视化不同离散变量之间的关系。

以下（以上）内容来自(参考): https://zhuanlan.zhihu.com/p/46016518

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简单来说，embedding就是用一个低维的向量表示一个物体，可以是一个词，或是一个商品，或是一个电影等等。这个embedding向量的性质是能使距离相近的向量对应的物体有相近的含义，比如 Embedding(复仇者联盟)和Embedding(钢铁侠)之间的距离就会很接近，但 Embedding(复仇者联盟)和Embedding(乱世佳人)的距离就会远一些。

除此之外Embedding甚至还具有数学运算的关系，比如Embedding（马德里）-Embedding（西班牙）+Embedding(法国)≈Embedding(巴黎)

以下（以上）内容来自(参考): https://zhuanlan.zhihu.com/p/53194407

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什么是表示？

为了提高机器学习系统的准确率，我们需要将输入信息转换为有效的特征，这就是：表示。一般而言，一个好的表示具有以下几个优点:

1. 一个好的表示应该具有很强的表示能力，即同样大小的向量可以表示更多信息。
2. 一个好的表示应该使后续的学习任务变得简单，即需要包含更高层的语义信息。
3. 一个好的表示应该具有一般性，是任务或领域独立的。虽然目前的大部分 表示学习方法还是基于某个任务来学习，但我们期望其学到的表示可以比较容易地迁移到其他任务上。

局部表示和分布式表示？

以颜色表示为例 ，如果要在计算机中表示颜色，局部表示的方法是以不同名字来命名不同的颜色，也称为离散表示或符号表示。局部表示通常可以表示为one-hot向量形式。one-hot向量为有且只有一个元素为 1，其余元素都为0的向量。另一种表示颜色的方法是用 RGB 值来表示颜色，不同颜色对应到 R、G、B 三 维空间中一个点，这种表示方式叫做分布式表示。分布式表示叫做分散式表示可能更容易理解，即一种颜色的语义分散到语义空间中的不同基向量上。分布式表示通常可以表示为低维的稠密向量。

颜色的表示

局部表示优点:

1. 这种离散的表示方式具有很好的解释性，有利于人工归纳和总结特征，并通过特征组合进行高效的特征工程。
2. 通过多种特征组合得到的表示向量通常是稀疏的二值向量，当用于线性模型时计算效率非常 高。

局部表示不足:

1. one-hot 向量的维数很高且不能扩展。如果有一种新的颜色，我们就需要增加一维来表示。
2. 不同颜色之间的相似度都为0（所以基向量都是正交的），即我们无法知道“红色”和“中国红”的相似度要高于“红色”和“黑色”的相似度。

分布式表示改进：

1. 分布式表示的向量维度一般都比较低。我们只需要用一个三维的稠密向量就可以表示所有颜色。
2. 分布式表示也很容易表示新的颜色名。
3. 不同颜色之间的相似度也很容易计算。

 

 以下（以上）内容来自(参考): https://zhuanlan.zhihu.com/p/379709761

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"token", "embedding","encoding"各自的区别 

token：模型输入基本单元。比如中文BERT中，token可以是一个字，也可以是<CLS>等标识符。

embedding：一个用来表示token的稠密的向量。token本身不可计算，需要将其映射到一个连续向量空间，才可以进行后续运算，这个映射的结果就是该token对应的embedding。

encoding：表示编码的过程。将一个句子，浓缩成为一个稠密向量（也称为表征, representation），这个向量可以用于后续计算，用来表示该句子在连续向量空间中的一个点。理想的encoding能使语义相似的句子被映射到相近的空间。

以下（以上）内容来自(参考):https://www.zhihu.com/question/500600126/answer/2237165857

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position embedding和position encoding是什么？有什么区别?

通常，embedding是指学习出来的encoding，是将位置信息“嵌入”到某个空间的意思。例如，bert的位置编码是学出来的，所以称为position embedding。

而transformer的位置编码是用三角函数直接算出来的（当然，论文中说也可以学出来，效果差不多，所以最后还是采用了直接编码），不涉及嵌入的思想，所以叫position encoding。

 
以下（以上）内容来自(参考): https://www.zhihu.com/question/402387099/answer/1353392466
 

虽然position embedding和position encoding从翻译的角度意思类似，但是在位置表征中含义是不一样的。

为什么要做position embedding或是encoding？因为用Attention或CNN代替RNN机制之后，单词失去了位置信息，以至于“我爱你“和“你爱我“在Attention机制的视野里完全一样。所以需要某种方法将位置信息编码进语义表征中。

position embedding 在 Convolutional Sequence to Sequence Learning 定义。大意就是（x0, x1, x2, ...）token序列经过embedding矩阵变成（w0, w1, w2, ...）的词向量序列，同时（0,1,2,...）的绝对位置序列也经过另一个embedding矩阵变为（p0,p1,p2,...)。最终的embedding序列就是 e = （x0+p0, x1+p1, x2+p2, ...）。位置embeding矩阵靠训练学习获得。

position encoding 是 Attention is all you need 中使用。

使用上图这样纯数学的方式处理word embdding，大概的思路就是：“相近的词影响更大“。

以下（以上）内容来自(参考):https://www.zhihu.com/question/402387099/answer/1313986225 ==========================================

 

区别：Position Embedding是学习式，Position Encoding是固定式

Transformer的结构是基于Self-Attention的，与RNN/CNN不同，不包含序列信息，但是序列信息又极其重要，为了融合序列信息，就需要位置编码了

Transformer的论文提出了两种编码方式：学习式和固定式

学习式

定义：当做可训练参数随机初始化，比如最长512，编码维度768，则随机初始化一个512x768矩阵，让其随训练进行更新，目前的BERT、GPT等预训练模型都是通过这种方式获得位置编码

缺点：不可扩展，即如果预训练最大长度为512，则最多能处理512长度的句子

固定式

通过公式直接计算，例如Transformer通过三角函数直接计算得到

使用周期函数表示位置编码有两个理由，一个是参考二进制，二是可以轻松学到相对位置（任意位置的编码都可以通过前面某个位置编码的线性表示得到，可以通过cos加法和sin加法规则证明，这也是PE同时使用cos和sin的原因）

三角函数中使用10000的原因，确保循环周期足够大，以便于编码足够长的文本（其实就是这样做实验效果更好）

 

以下（以上）内容来自(参考): https://www.cnblogs.com/WMT-Azura/p/16666660.html

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经常会遇到embedding的概念，要搞清楚embeding先要弄明白他和one hot encoding的区别，以及他解决了什么one hot encoding不能解决的问题。

独热编码（One-hot encoding）向量是高维且稀疏的。假如说我们在做自然语言处理（NLP）的工作，并且有一个包含 2000 个单词的字典。这意味着当我们使用独热编码时，每个单词由一个含有 2000 个整数的向量来表示，并且其中的 1999 个整数都是 0。在大数据集下这种方法的计算效率是很低的。
但是one-hot编码的优势在于，计算方便快捷、表达能力强。

有没有一种办法将独热编码转换一下，化稀疏为密集，提高其效率？这个转换过程就是embedding，嵌套！最开始主要是应用在nlp自然语言处理中的。正如Keras 文档里是这么写embedding的：“把正整数（索引）转换为固定大小的稠密向量”。

转换方法可类比下面（实际上就是个转换函数，可以有很多其他方式）：

直观上就可以发现，编码矩阵已经减小了一半了！
达到了“降维”的效果。而其中转换的矩阵，可以理解为转换表，过渡矩阵。

以下（以上）内容来自(参考):

http://blog.leanote.com/post/lee-romantic/6c8866416d54

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标签：表示,编码,embedding,Encoding,encoding,Embedding,learning,向量
From： https://www.cnblogs.com/emanlee/p/17141870.html