深度学习中 Embedding 层有什么用? 📘📜
发布时间：2025-03-05 03:34:42来源：
在深度学习领域，特别是在自然语言处理（NLP）任务中，Embedding 层扮演着非常关键的角色。简单来说，_embedding层_ 的主要功能是将离散的词语或类别转换为连续的向量表示。这使得计算机能够更好地理解和处理这些信息。例如，在处理文本数据时，原始数据通常由单词组成，而这些单词本质上是离散的标识符。通过使用 embedding 层，我们可以将每个单词映射到一个高维空间中的向量，这样不仅保留了词与词之间的语义关系，还使得模型可以更有效地进行训练和预测。
在实际应用中，embedding 层常常被用于各种 NLP 任务，如情感分析、机器翻译、问答系统等。通过学习这些向量表示，模型能够捕捉到词汇间的复杂关系，从而提高其性能。因此，可以说 embedding 层是连接离散数据与深度学习模型之间的桥梁，极大地促进了自然语言处理技术的发展。🔍🚀
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