表示学习与嵌入（Embedding）：理解和优化数据表示
在计算机科学和人工智能领域，表示学习（Representation Learning）和嵌入（Embedding）是两项关键技术。它们通过将复杂的数据转化为更易于计算机处理的形式，帮助我们提高机器学习模型的性能，特别是在处理高维复杂数据时，如文本、图像和音频等。
1. 什么是表示学习？
表示学习（Representation Learning）是指通过机器学习算法自动学习数据的有效表示形式，从而将复杂的原始数据转换成能够更好地被模型理解和使用的低维度、高效的表达方式。简言之，表示学习的目的是发现和学习数据中的潜在结构和规律。
表示学习的核心在于特征学习，即从原始数据中自动提取有意义的特征，而不需要人工手动提取。
表示学习的优势：
- 降维：通过学习有效的表示，能够减少数据的维度，使得计算更加高效。
- 自动化：不依赖人工设计特征，算法能够从数据中自己学习并优化表示。
