这是深度学习的一个基本概念，看到有一篇讲的不错的博文，大家可以看看，特此转载，链接如下：https://blog.csdn.net/mawenqi0729/article/details/80698780
除此之外，我在举一个简单的例子，让大家有一个直观的理解。 这也是目前我对one-hot编码及分布式表示的理解。
one-hot编码和分布式表示的直观理解：
one-hot编码
有5个样本分别是：
| 样本 | 特征 |
|---|---|
| sample1 | 红色卡车 |
| sample2 | 红色汽车 |
| sample3 | 灰色卡车 |
| sample4 | 灰色汽车 |
| sample5 | 灰色卡车 |
我们可以知道，这个例子中共有4种不同的状态，即红色卡车、红色汽车、灰色卡车、灰色汽车，于是我们用4位来表示各个状态，依次为（0,0，0,1），（0,0，1,0），（0,1，0,0），（1,0，0,0）。
这就是one-hot编码，N个状态就用N位状态寄存器，并且在任意时候，其中只有一位有效。
分布式表示
那么分布式表示在上述例子中怎么做呢？
将颜色作为一个特征，用两位来表示红色：0，灰色：1；车类型用两位来表示汽车：0，卡车：1；
这样一来4种状态只要两位来表示了，即红色卡车、红色汽车、灰色卡车、灰色汽车，依次为（0,1），（0,0），（1,1），（1,0）。也就是共享了一些参数。
————————————————————————————————————————————
通过上述例子应该就能很直观的理解one-hot编码和分布式表示啦。下面在放另一篇文章的一个不错的例子，供大家理解只用。
我们可以把左图看成是一般的聚类方式，右图看成是基于分布式表示的聚类方式。如左图所示，假设我们把整个的空间分成几个区域，那每一个区域可以由一组参数来描述(charaterize)。 比如在高斯混合模型(Gaussian Mixture Model)里，每一个混合模块(Mixture component)都由一组高斯分布的期望和协方差来(covariance)决定。相比之下，在右图中，每一个区域由三个子模块来表达。 这个时候我们只需要三组参数，而且每一个区域都会共享这三组参数，被称之为参数共享(parameter sharing)。 这个性质带来的一个重要的优点是 – 非局部泛化(non-localgeneralization). 我们需要知道机器学习的目的就是要在测试级上(test set)得到更好的泛化(bettergeneralization)效果 。 在左图中，我们只能得到局部泛化(local generalization), 即便这样，为了达到局部泛化的目的，我们需要对每个区域有足够多的例子(training examples)。除此之外，分布式表示可以有效地应对curse of dimensionality问题 。
——摘自：https://www.jiqizhixin.com/articles/2019-02-01-3
