自制的嵌入是否适用于RNN，或者它们是否必须经过训练？

自制的嵌入可以适用于RNN，但通常需要经过训练来提取有意义的特征。嵌入是将高维稀疏的离散特征映射到低维稠密的连续向量空间中的过程。在RNN中，嵌入可以用于表示输入序列中的单词、字符或其他离散符号。

嵌入的训练可以通过多种方式进行。一种常见的方法是使用无监督学习算法，如Word2Vec或GloVe，通过分析大规模文本语料库来学习单词之间的语义关系。这些训练好的嵌入可以直接应用于RNN模型中，以提供更好的输入表示。

另一种方法是在特定任务上进行有监督的训练。例如，在情感分析任务中，可以使用带有标签的情感数据集来训练嵌入，使得相似情感的单词在嵌入空间中距离更近。这样的训练可以提高模型在特定任务上的性能。

对于自制的嵌入，可以使用各种深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）中提供的嵌入层来实现。这些嵌入层可以接受离散的符号作为输入，并将其映射到连续的向量表示。在使用自制的嵌入时，需要确保嵌入的维度和训练数据的特征维度一致。

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