Embedding模块

Embedding模块是深度学习中用于处理离散类别数据的一种技术[^1]，它将每个离散的标识符映射到一个密集的实数值向量。这些向量通常具有较低的维度，有助于减少参数数量并缓解过拟合问题。

在推荐系统中，例如Airbnb案例，用户和物品可能有多个分类标签（如地理位置、房型等），通过Embedding层，可以捕捉到这些标签之间的复杂关系，使得模型能够理解和推断用户对特定属性的喜好。

具体实现时，如创建一个简单的Embedding模块[^2]，如下所示：

from tensorflow.keras.layers import Embedding

# 嵌入字典大小 (词汇表大小)
vocab_size = 10
# 嵌入维度
embedding_dim = 3

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

# 输入形状，这里假设每个样本只有一个标识符
input_ids = tf.keras.Input(shape=(1,), dtype='int32')

# 应用嵌入层得到对应向量
embedded_input = embedding_layer(input_ids)

# 使用嵌入后的向量进行后续模型计算