神经网络中的嵌入层是可训练层，它将离散输入 (如单词或标记) 转换为可由后续层处理的密集向量表示 (嵌入)。该层充当原始输入数据和模型隐藏层之间的桥梁。
例如，在NLP任务中，嵌入层将词汇表中的每个单词或标记映射到固定大小的密集向量。这些向量捕获语义关系，使模型能够学习数据中的模式和结构。嵌入层通常使用预先训练的嵌入 (如Word2Vec或GloVe) 进行初始化，并且可以在训练期间进行微调以适应特定任务。
除文本数据外，嵌入层还用于结构化数据中的分类特征，例如用户id或产品类别，将其转换为有意义的数字表示。该层对于降低输入的维数和提高神经网络训练的效率至关重要。