解释嵌入层是什么,以及其在机器学习中的目的.
嵌入层是人工神经网络中用于学习输入数据的压缩表示的一种层,通常用于使用大类特征,如单词或用户ID.它将高维输入数据,如单热编码向量,转换为低维连续向量.这种层通常用于自然语言处理 (NLP) 任务,如文本分类,语言翻译和情绪分析等.嵌入层的目的是在保留相关信息的同时压缩输入数据.通过使用密集,低维表示,数据可以更好地输入到网络中,更有效地处理.这种过程还可以帮助改善不同输入元素之间的潜在关系,模型的概括,并降低过度匹配的风险.在总结中,嵌入层是许多数据结构中使用的重要组成部分,因此它可以帮助学习和更有效地完成复杂的模型,从而提高输入性能.