对于深度学习中的嵌入层（embedding layer），"embedding_dim" 和 "num_embeddings" 是两个重要的参数。
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"embedding_dim" 表示嵌入向量的维度。它指定了将离散的输入值映射到的连续向量的维度。嵌入向量是一个稠密的、低维的表示，用于表示离散输入值。通过将离散值映射到低维向量空间，嵌入层可以捕捉到输入值之间的语义关系和相似性。"embedding_dim" 决定了嵌入向量的维度大小，它是一个超参数，需要根据具体任务和数据进行调整。
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"num_embeddings" 表示嵌入层的输入空间的大小。它指定了离散输入值的总数量，即输入空间的维度。在嵌入层中，每个离散的输入值都被编码为一个嵌入向量。"num_embeddings" 定义了离散输入空间的大小，它决定了嵌入层的输入维度，也决定了嵌入层权重矩阵的大小。
这两个参数一起定义了嵌入层的形状和特性。"num_embeddings" 确定了输入空间的大小，而 "embedding_dim" 确定了嵌入向量的维度。这样，嵌入层就可以学习将离散的输入值映射到低维连续向量空间中，并在深度学习模型中使用这些嵌入向量来进行进一步的计算和学习。
举例说明：
让我们以自然语言处理（NLP）中的词嵌入为例来说明 "embedding_dim" 和 "num_embeddings" 的概念。
假设我们有一个词汇表，其中包含10000个不同的单词。我们希望将这些单词映射到一个低维的连续向量空间中，以便在深度学习模型中使用这些词嵌入。
在这种情况下：
- "num_embeddings" 将是词汇表的大小，即 10000。
- "embedding_dim" 可以是词嵌入的维度，例如 300。
这意味着我们希望将每个单词映射到一个300维的词嵌入向量。
例如，对于单词 "cat"，它可以被映射为一个形状为 (1, 300) 的词嵌入向量，其中 1 是指示 batch 大小的维度。
在深度学习模型中，这些词嵌入向量可以被用作输入层的一部分，供神经网络学习和处理。这些词嵌入向量可以捕捉单词之间的语义关系和相似性，从而提供更好的表示方式，用于诸如文本分类、语言模型、机器翻译等任务。
通过设定合适的 "num_embeddings" 和 "embedding_dim"，我们可以创建一个嵌入层，该层将将每个单词编码为一个具有指定维度的词嵌入向量，以便在深度学习模型中使用。