embedding层作用

Embedding层是深度学习中常用的一种层，它的作用是将离散的输入特征（如单词、字符等）转化为密集的向量表示，使得这些特征能够被神经网络更好地处理。具体来说，Embedding层将每个输入特征映射到一个固定长度的向量，这个向量可以看作是该特征在一个高维空间中的坐标。这种表示方法使得神经网络能够更加准确地学习不同特征之间的关系，从而提升模型的性能。在自然语言处理中，Embedding层常用于将单词或字符转化为向量表示，然后输入到神经网络中进行处理。