embedding层是什么意思？有什么作用

embedding层是深度学习中常用的一种层结构，用于将离散的输入数据（如单词、字符、类别等）转化为连续的向量表示。它的作用是将高维的离散数据映射到低维的连续空间，并且保留了一定的语义信息。

在自然语言处理任务中，常用的应用场景是将单词转换为向量表示。传统的表示方法，如one-hot编码，会将每个单词表示为一个高维稀疏向量。而通过使用embedding层，可以将单词映射到一个低维稠密向量空间中，使得相似含义的词在向量空间中更加接近。

通过embedding层，神经网络可以学习到单词之间的语义关系，使得模型更好地理解和泛化文本数据。这样的连续向量表示可以用于各种自然语言处理任务，如文本分类、情感分析、机器翻译等，从而提高模型的性能和效果。

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CNN解决文本分类问题中，词嵌入是什么意思

在CNN解决文本分类问题中，词嵌入（word embedding）是将文本中的每个单词映射到一个向量空间中的向量，使得这些向量能够捕捉到单词之间的语义和语法关系。通常使用的词嵌入方法是将每个单词表示为一个固定长度的实数向量，这些向量通常是在大数量的文本数据中通过神经网络学习得到的。在CNN模型中，词嵌入层的作用是将文本中的每个单词表示为一个向量，并将这些向量作为输入送入卷积层中进行特征提取和分类。词嵌入的好处是可以将单词之间的语义关系表示为向量之间的距离或相似度，从而使得模型能够更好地理解文本中的含义和语法结构。