Keras中的Embedding層用于將輸入的整數(shù)序列轉(zhuǎn)換為密集的向量表示。它將輸入的整數(shù)序列映射到固定長度的稠密向量，這些向量可以作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入進(jìn)行處理。Embedding層通常用于處理自然語言處理任務(wù)中的文本數(shù)據(jù)，如情感分析、文本分類等。通過將單詞或字符轉(zhuǎn)換為向量表示，可以更好地捕捉詞語之間的語義關(guān)系和語法規(guī)律，從而提高模型的性能。Embedding層通常是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的第一層，用于將輸入的文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為向量表示。
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