Deep learning-Flatten是Embedding的一种特殊形式吗？
Deep learning-Flatten is one of the special form of Embedding?
在深度学习中，
Embedding的定义是将数据做成稠密的向量。
Flatten 是一个广泛使用的概念，它使数据排成一行。所以，我们可以考虑 Flatten 也是 return 向量。除了更改功能编号。
那么，Flatten是Embedding的一种特殊形式吗？这在逻辑上是正确的吗？
展平 ⊂ 嵌入 ?
不，Flatten 是一个层，它接受更高维度的输入，即 (d1,d2,...,dn) 并将其展平为一维向量。该向量将包含 (d1 * d2 * ... * dn) 个元素。它什么也学不到。它只需要更高的暗淡张量并将其转换为单个暗淡张量。
另一方面，嵌入具有可学习的参数，这些参数在训练期间得到更新。这些参数学习有意义的数据表示。
在深度学习中，
Embedding的定义是将数据做成稠密的向量。
Flatten 是一个广泛使用的概念，它使数据排成一行。所以，我们可以考虑 Flatten 也是 return 向量。除了更改功能编号。
那么，Flatten是Embedding的一种特殊形式吗？这在逻辑上是正确的吗？
展平 ⊂ 嵌入 ?
不，Flatten 是一个层，它接受更高维度的输入，即 (d1,d2,...,dn) 并将其展平为一维向量。该向量将包含 (d1 * d2 * ... * dn) 个元素。它什么也学不到。它只需要更高的暗淡张量并将其转换为单个暗淡张量。
另一方面，嵌入具有可学习的参数，这些参数在训练期间得到更新。这些参数学习有意义的数据表示。