embedding_matrix
时间: 2023-09-03 07:12:24 浏览: 66
embedding_matrix是一个嵌入矩阵,用于将单词的整数索引映射为词向量表示。它的大小为input_dim(即词典的大小)乘以output_dim(即词向量的维度)。embedding_matrix的每一行对应一个单词的词向量。通过训练算法学习得到的embedding_matrix可以用于将单词转换为向量表示,从而在自然语言处理任务中进行进一步的处理和分析。在使用Embedding层时,可以将已经训练好的词向量矩阵作为weights参数传入,设置trainable=False,也可以通过设置trainable=True来训练自己的词向量。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [keras笔记](https://blog.csdn.net/Teng1996/article/details/90440425)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [嵌入矩阵(Embedding Matrix)](https://blog.csdn.net/csdn_xmj/article/details/118669007)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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