물어봐
BETA
벡터 심화탐구 주제 알려줘
IT 지식이 풍부한 고양이 ‘요고’가 답변해 드려요.
임베딩 벡터는 최근에 각광받는 벡터 생성 방식으로, 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN)을 이용하여 데이터의 유사성을 표현하는 것이 목표입니다. 히스토그램 벡터화 방식과는 다르게 임베딩 벡터는 DNN에 의해 특정 태스크나 데이터 세트에 최적화될 수 있으며, 이를 통해 성능을 크게 개선할 수 있습니다. 또한, 임베딩 벡터는 동일한 파이프라인에서 텍스트와 이미지 입력에 대한 연산이 가능하며, 유클리드 메트릭 공간으로의 매핑되는 것이 특징입니다.
열심히 읽고 답변했어요!
