实际上它们是 3 个不同的东西（嵌入层、word2vec、自动编码器），尽管它们可以用来解决类似的问题。（即数据的密集表示）

自动编码器是一种神经网络，其中输入和输出是相同的，但在隐藏层中，为了获得更密集的数据表示，会降低维度。

Word2vec 仅包含 1 个隐藏层，但输入是邻域词，输出是词本身（或相反）。所以它不能是自动编码器，因为输入和输出不同。

嵌入层只是神经网络中的一个“简单”层。你可以把它想象成一个字典，其中一个类别（即单词）被表示为一个向量（数字列表）。向量的值是通过反向传播网络的误差来定义的。

嵌入层，用于自动编码器中构造 word2vec。

嵌入层，是一种用于深度学习的层。你可以在这里找到其他人。自动编码器是一种使用嵌入层的架构。使用这些架构，可以计算 word2vec。word2vec 值是在将单词输入自动编码器时计算的。