Скрытое пространство , также известный как латентного признакового пространства или пространства вложения , является вложение множества элементов в коллекторе , в котором элементы , которые похожи друг на друга более близко располагаются ближе друг к другу в скрытом пространстве. Положение в скрытом пространстве можно рассматривать как определяемое набором скрытых переменных, которые возникают из сходства объектов.
В большинстве случаев размерность скрытого пространства выбирается ниже, чем размерность пространства признаков, из которого выводятся точки данных, что делает построение скрытого пространства примером уменьшения размерности , которое также можно рассматривать как форма сжатия данных или машинного обучения .
Существует ряд алгоритмов для создания вложений скрытого пространства с учетом набора элементов данных и функции подобия .