embedding与linear的区别

Embedding和Linear都是神经网络中常用的层，但它们的作用和使用方式有所不同。

Embedding层通常用于将离散值（如单词、类别等）转化为连续的向量表示。例如，在自然语言处理中，我们可以将单词转化为对应的词向量，使得相似的单词在向量空间中距离较近，可以更方便地进行计算。Embedding层的输出结果是一个张量，其形状为(batch_size, sequence_length, embedding_dim)，其中batch_size表示输入样本的数量，sequence_length表示每个样本的长度，embedding_dim表示嵌入向量的维度。

Linear层通常用于将输入张量进行线性变换，即将输入张量乘以一个权重矩阵并加上一个偏置向量，得到输出张量。这个过程可以表示为 Y = XW + B，其中X表示输入张量，W表示权重矩阵，B表示偏置向量，Y表示输出张量。Linear层的输出结果是一个张量，其形状取决于输入张量和权重矩阵的形状。

总的来说，Embedding层和Linear层都是神经网络中常用的层，但用途不同。Embedding层主要用于将离散值转化为连续的向量表示，而Linear层主要用于进行线性变换。