Embedding嵌入层
时间: 2024-08-16 20:08:43 浏览: 19
在深度学习中,尤其是自然语言处理(NLP)领域,Embedding层是一种常用的预处理技术,它将输入的离散符号(如单词、字符或标签)转换为连续的向量表示。这些向量,也称为词嵌入(Word Embeddings),捕捉了词汇之间的语义和语法关系。
Embedding层通常在模型的第一层使用,通过训练(如word2vec、GloVe或BERT等方法)从大量的文本数据中学习到每个词汇对应的固定大小的向量。这样做的好处是可以捕获词语的多义性和上下文依赖性,使得机器能够更好地理解和处理语言。
以下是一个简单的Python代码示例,使用Keras库来创建一个Embedding层:
```python
from tensorflow.keras.layers import Embedding
# 假设我们有词汇表大小为vocab_size,每个单词向量维度为embedding_dim
vocab_size = 10000
embedding_dim = 128
# 创建Embedding层
embedding_layer = Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embedding_dim)
# 对于一个句子,假设输入是序列长度为max_seq_length的一维整数数组
inputs = np.random.randint(0, vocab_size, (batch_size, max_seq_length))
# 应用Embedding层
embedded_sequences = embedding_layer(inputs)
```
在这个例子中,`embedding_layer(inputs)`会返回一个形状为`(batch_size, max_seq_length, embedding_dim)`的张量,其中每个位置的向量都是对应词汇的嵌入表示。
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