NLPって中間層とかないの？
NLP（自然言語処理）において、ニューラルネットワークの中間層は一般的に存在します。中間層は、入力層と出力層の間にある層であり、データの特徴を抽出し、表現する役割を果たします。
以下は、典型的なNLPモデルの構成要素として中間層が存在する例です。
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埋め込み層（Embedding Layer）: テキストデータを単語埋め込みベクトルに変換する層です。これは、単語の意味や関係性を表現するための密なベクトル表現を学習します。この層は、入力データをベクトル空間に埋め込むことで、単語の意味を考慮してモデルに情報を提供します。
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リカレント層（Recurrent Layer）または畳み込み層（Convolutional Layer）: テキストデータのシーケンシャルな特徴を抽出するための中間層です。リカレント層は、過去の隠れ状態を保持し、時系列データの処理に適しています。畳み込み層は、テキストの局所的な特徴を捉え、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）のアーキテクチャに基づいています。
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プーリング層（Pooling Layer）: 畳み込み層からの出力を圧縮し、重要な特徴を抽出するための層です。最大プーリングや平均プーリングなどの手法が一般的に使用されます。
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密な層（Dense Layer）: 抽出された特徴を元に、最終的な予測または分類を行うための層です。この層は、中間層からの特徴を組み合わせて、最終的な出力を生成します。
これらの中間層は、NLPタスクにおいて重要な役割を果たし、モデルがテキストデータを理解し、有用な情報を抽出するのに役立ちます。