嵌入层和全连接层，有什么不一样_这样的单词转换成一个向量_输出是一个向量代表了这个单词的语义信息 作者：网络发烧程序猿 | 发布时间：2025-06-20 | 嵌入层和全连接层，有什么不一样？ 功能 输入和输出 使用场景 嵌入层主要用于处理那些像单词这样的离散型数据，而全连接层几乎可以处理任何类型的数据。 功能上的差异 嵌入层就像一个转换器，它把像“苹果”这样的单词转换成一个向量。这个向量能够帮助我们理解“苹果”这个单词的深层含义。而全连接层则是一个简单的转换器，它会把输入的数据经过一系列的数学运算后，输出一个新的数据。 输入和输出的区别 嵌入层的输入是一个整数，就像是单词在字典里的索引。输出是一个向量，代表了这个单词的语义信息。全连接层的输入和输出可以是无限制的，可以是任何数据类型。 使用场景的差异 嵌入层通常用在处理像自然语言处理这样的场景，因为很多语言数据都是离散的。全连接层则更加通用，可以用在图像分类、预测等领域。 表格对比 特性 嵌入层 全连接层 数据类型 离散型 任意类型 主要用途 自然语言处理 图像分类、回归预测等 延伸阅读：什么是嵌入层？ 嵌入层是一种神经网络层，它像字典一样，把离散的单词映射成向量。这样，我们就可以通过向量来理解单词的深层含义。