Uno strato di incorporamento in una rete neurale viene utilizzato per apprendere una rappresentazione densa a bassa dimensione di un input sparso ad alta dimensione. Ciò consente alla rappresentazione di dati categorici come parole, frasi, ecc. di diventare parte di una rete neurale e di essere utilizzata per fare previsioni. Gli incorporamenti ci consentono anche di ridurre la dimensionalità del problema, il che può accelerare l'addestramento e migliorare le prestazioni del modello.
Cosa fa un livello di incorporamento in una rete neurale?