# 潛在空間（Latent Space）

潛在空間是機器學習模型學習到的高維資料的壓縮表示，它捕捉了資料的底層結構和關係，並將其映射到一個低維空間。

## 完整說明

潛在空間 (Latent Space) 是機器學習，特別是深度學習中一個重要的概念。它指的是模型學習到的資料的壓縮、抽象表示。原始資料通常存在於高維空間中，而潛在空間則是一個低維空間，模型將原始資料映射到這個空間，並在這個空間中捕捉資料的底層結構、關係和模式。潛在空間的維度通常遠小於原始資料的維度，因此可以有效地降低資料的複雜度。

## 常見問題

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來源：https://aiterms.tw/terms/latent-space
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