Embedding嵌入层

在深度学习中，尤其是自然语言处理（NLP）领域，Embedding层是一种常用的预处理技术，它将输入的离散符号（如单词、字符或标签）转换为连续的向量表示。这些向量，也称为词嵌入（Word Embeddings），捕捉了词汇之间的语义和语法关系。

Embedding层通常在模型的第一层使用，通过训练（如word2vec、GloVe或BERT等方法）从大量的文本数据中学习到每个词汇对应的固定大小的向量。这样做的好处是可以捕获词语的多义性和上下文依赖性，使得机器能够更好地理解和处理语言。

以下是一个简单的Python代码示例，使用Keras库来创建一个Embedding层：

from tensorflow.keras.layers import Embedding

# 假设我们有词汇表大小为vocab_size，每个单词向量维度为embedding_dim
vocab_size = 10000
embedding_dim = 128

# 创建Embedding层
embedding_layer = Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embedding_dim)

# 对于一个句子，假设输入是序列长度为max_seq_length的一维整数数组
inputs = np.random.randint(0, vocab_size, (batch_size, max_seq_length))

# 应用Embedding层
embedded_sequences = embedding_layer(inputs)

在这个例子中，`embedding_layer(inputs)`会返回一个形状为`(batch_size, max_seq_length, embedding_dim)`的张量，其中每个位置的向量都是对应词汇的嵌入表示。