嵌入层在深度学习中是一种用于将类别变量（通常是单词或标记）转换为稠密向量表示的层。这些表示在训练过程中学习到，并捕捉了项目之间的语义含义和关系。例如，在自然语言处理（NLP）中，具有相似含义的单词往往具有相似的向量表示。这个过程使得模型能够更有效地处理高维类别数据，通过将稀疏数据（如独热编码向量）转换为紧凑的连续向量。
使用嵌入层的主要好处是减少维度并捕捉输入之间的上下文关系。嵌入层将每个单词映射到一个固定大小的稠密向量，而不是将每个单词表示为唯一的独热向量，这可能导致非常高维且稀疏的表示。例如，在一个100维的嵌入空间中，每个单词可能被表示为该空间中的一个点，点之间的距离编码了单词之间的关系。常见的实现包括使用预训练嵌入（如Word2Vec或GloVe），但嵌入层也可以在神经网络训练的过程中从头学习这些表示。
在实际应用中，嵌入层通常是处理文本或类别输入的模型中的第一层。例如，在情感分析模型中，您可能会输入来自某个评论的一系列单词。嵌入层处理这些单词，并将其映射为后续模型层可以操作的数值格式。通过使用嵌入层，开发者可以确保他们的模型不仅理解单个单词，还理解单词之间的上下文和关系，从而在诸如分类或序列预测等任务中实现更好的整体性能。