位置嵌入

【阅读建议】 本文是空间位置嵌入的第一篇比较全面的综述，涉及新概念、新方法和未来可能的新应用，比较有想象空间。但阅读后感觉将必要性简单地表述为机器学习的需要，似乎并不充分（第 2 节）；另外该概念到底带来了那些提升、对未来哪些冲击、影响和改变，似乎可以更进一步提炼，目前尚难以感觉到值得深入研究的价值。 【原文摘要】 地球科学对人工智能模型的共同需求，是在潜在的嵌入空间中表示点、线、多边形、网络、栅格等多种类型的空间数据，以便能够很容易地将这些数据融入到深度学习模型中去。一个基本做法是通过编码过程将位置转换到嵌入空间中，而这种嵌入表示对于下游机器学习模型（例如支持向量机和神经网络）来说是学习友好的，我们将此过程称为位置编码。目前，对于位置编码的概念、潜在应用以及需要解决的关键挑战，尚缺乏系统的回顾，而本文旨在填补这一空白。本文首先提供了位置编码的形式化定义，并从机器学习角度讨论了位置编码对于 GeoAI 研究的必要性，然后对位置编码研究的现状进行了较为全面地调查和讨论。依据输入和编码方法，我们将位置编码模型分为了不同类别，并根据其是否参数模型、多尺度性、距离保持和方向感知等性 ...