Embedding1 임베딩 레이어(Embedding Layer) 임베딩 레이어(Embedding Layer)는 딥 러닝 모델에서 주로 사용되는 레이어 중요한 역할을 하는 레이어입니다. 개념을 자세히 설명하겠습니다. 임베딩 레이어 (Embedding Layer) 개념: 임베딩 레이어는 주로 자연어 처리(NLP)에서 사용되며, 텍스트 데이터를 다룰 때 유용합니다. 이 레이어는 이산적인(discrete) 데이터(예: 단어, 범주)를 연속적인 실수 벡터로 매핑하는 역할을 합니다. 각 입력 요소(예: 단어)는 고유한 정수 인덱스로 표현되며, 임베딩 레이어는 이 인덱스를 실수 벡터로 변환합니다. 이 벡터는 학습 중에 모델에 의해 학습되며, 입력 데이터로부터 의미 있는 특징을 추출하는 데 도움을 줍니다. 주요 매개변수 input_dim: 입력 요소의 전체 개수(예: 단어 집합의 .. 2023. 9. 13. 이전 1 다음
