TensorFlow中的embedding层用于将离散的输入数据(如单词、类别等)映射到连续的表示空间中,从而将高维稀疏的数据转换为低维稠密的表示,以便神经网络能够更好地处理和学习这些数据。通过embedding层,模型可以学习到输入数据之间的语义关系,从而提高模型的泛化能力和性能。embedding的作用包括降维、提取特征、学习数据之间的语义关系等。
版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容,请发送邮件至 55@qq.com 举报,一经查实,本站将立刻删除。转转请注明出处:https://www.szhjjp.com/n/958046.html