在RNN模型中，嵌入层的作用是将离散化的输入数据（如文本数据中的单词）转换为连续的向量表示。它将高维度的离散空间转换为低维度的连续空间，这有助于模型更好地理解输入数据并提取其中的潜在语义信息。

  嵌入层的主要目标是将相似的离散项映射到相邻的连续点，以便在连续空间中保留它们之间的关系。例如，在自然语言处理中，语义上相关的单词（如"cat"和"dog"）应该在嵌入空间中更加接近，而没有语义关联的单词（如"cat"和"table"）应该是相对远离的。

  这种连续的向量表示还可以解决高维离散特征的稀疏性问题。例如，当处理一个包含大量单词的文本数据集时，单词one-hot编码将会导致高维稀疏性，而嵌入层可以将这些单词映射到稠密的连续向量空间，从而减少模型的复杂度并提升性能。

  此外，嵌入层还可以通过学习将特征聚类到不同的子空间，从而学习到更有用的特征表示。这有助于模型更好地捕捉输入数据的结构和统计属性。

  总而言之，RNN模型中的嵌入层可以将离散化的输入数据转换为连续的向量表示，降低维度、解决稀疏性问题、保留语义关联并学习更好的特征表示，从而提升模型的性能。