Embedding层是什么意思

Embedding 层是深度学习模型中的一种常用的层，它主要用来将输入的离散变量转换成连续的向量表示。

例如，在自然语言处理中，我们可能会使用 Embedding 层来将每个单词映射成一个向量，然后将这些向量传入模型进行处理。这样做的好处是，我们可以利用连续向量的运算来处理单词之间的关系，而不是将单词看作是独立的离散符号。

Embedding 层通常在模型的开头使用，用来将输入数据转换成模型能够理解的数值表示，然后再由其他层进一步处理。