嵌入层在神经网络中做什么?
嵌入层在神经网络中是有用的,用于将分类数据转化为低维度,密集和连续的数字表示,通常被称为"嵌入向量".这对于处理文本数据,其中词语被映射到数字向量特别有用.在自然语言处理中,嵌入层作为一个搜索表,它映射了代表特定词语的数字索引,以其相应的密集向量.这些向量基于使用词语的背景而学习,因此具有相似意义的词语在向量空间中被更接近地放置在一起.这使得表示更具表达性,并可以提高下游模型的性能.嵌入层也可以用于代表其他类型的数据,如用户,产品或位置.嵌入层在数据中具有较大的分类,因为它可以帮助识别不同类型的数据,比较低维度的数据,可以帮助理解网络中的类型变量,并提高其表达能力.