神经网络嵌入层
**神经网络嵌入层**
神经网络嵌入层是一种将高维离散数据（如单词、类别标签）映射到低维连续向量空间的技术。其核心思想是通过学习到的向量表示来捕捉输入数据之间的语义关系和相似性。
嵌入层的工作原理可分为以下步骤：
1. 输入表示
原始离散输入通常以独热编码形式表示。例如，在自然语言处理中，词汇表包含10,000个单词时，每个单词会被编码为10,000维的向量，其中仅有一个元素为1，其余为0。这种表示会导致维度灾难且无法体现语义关联。
2. 嵌入矩阵初始化
嵌入层维护一个可训练的权重矩阵，
2025-11-14 16:33:15
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