Embedding Laye

Embedding Layer是深度学习中常用的一种层类型，用于将离散的输入数据（如单词、类别等）映射到连续的向量空间中。它可以将高维的离散特征转换为低维的稠密向量表示，从而更好地表达特征之间的语义关系。

Embedding Layer的作用是学习出每个输入特征对应的嵌入向量，这些嵌入向量可以捕捉到特征之间的相似性和差异性。在训练过程中，Embedding Layer会根据模型的优化目标不断调整嵌入向量的数值，使得相似的特征在嵌入空间中更加接近，而不相似的特征则更加远离。

通过使用Embedding Layer，我们可以将离散的输入数据转换为连续的向量表示，从而方便后续的神经网络模型进行处理。例如，在自然语言处理任务中，可以将单词映射为词向量，然后输入到循环神经网络或卷积神经网络中进行文本分类、情感分析等任务。