什么是LSTM

長短期記憶網絡（LSTM，Long Short-Term Memory）是一種特殊的循環神經網絡（RNN），能夠在序列數據中捕獲長期依賴關系。在處理諸如自然語言處理、時間序列預測等問題時，LSTM表現出了顯著的優越性。

什么是Embedding Layer

在深度學習中，嵌入層（Embedding Layer）的主要作用是將高維的離散特征（如詞匯）映射到連續的低維空間中。對于NLP（自然語言處理）任務，每個單詞通常會被表示為一個高維的稀疏向量（稱為one-hot編碼），這種表示方法無法捕獲單詞之間的相似性，并且在處理大詞匯量時非常消耗內存。為解決這個問題，我們使用嵌入層將這些高維稀疏向量映射到一個低維的連續向量空間中，這樣的向量被稱為詞嵌入（word embedding）。

Embedding Layer在LSTM中的作用

在LSTM中，Embedding Layer的作用是將輸入的序列（如一句話）中的每個單詞轉換為一個密集向量，然后將這些向量作為LSTM的輸入。這樣，LSTM就能更好地處理序列中的詞語，因為嵌入向量不僅大大減少了數據的維度，而且還能捕獲單詞之間的相似性，并通過訓練學習到詞語的語義信息。

延伸閱讀

使用預訓練的詞嵌入

在實際應用中，除了讓模型自己在訓練過程中學習詞嵌入之外，還常常使用預訓練的詞嵌入（如Word2Vec、GloVe等）。這些預訓練的詞嵌入是在大規模語料庫上訓練得到的，因此它們能夠捕獲到豐富的語義和語法信息，可以幫助我們的模型更好地理解和處理文本數據。在使用預訓練的詞嵌入時，我們通常會將Embedding Layer的權重初始化為這些預訓練的嵌入，然后根據需要選擇是否在訓練過程中進一步調整這些權重。

總的來說，Embedding Layer是處理自然語言數據的重要組成部分，無論是在LSTM還是其他類型的神經網絡中，它都發揮著重要的作用。