embedding和表征有什么区别

在机器学习和自然语言处理领域，embedding和表征（representation）是相关但不完全相同的概念。

Embedding是将离散的输入数据（如单词、字符、类别等）转化为连续的向量表示的过程或结果。它通过将输入映射到低维的连续空间中，保留了一定的语义信息。Embedding可以通过不同的方式得到，比如使用预训练的词向量模型（如Word2Vec、GloVe）或者通过神经网络训练得到。

表征（representation）则是指对输入数据的表示形式或描述。它可以是连续向量表示（embedding），也可以是其他形式，比如稀疏向量、矩阵等。表征是对输入数据的一种表示方式，目的是为了更好地表达和捕捉数据中的特征和信息。

换句话说，embedding是一种特定的表征方式，它将离散数据映射到连续向量空间中。而表征是一种更广义的概念，它可以包括各种不同类型的数据表示方式，不仅限于embedding。