keras Embedding参数

Keras中的Embedding层用于将离散的词或符号映射到连续的向量空间中。它包含以下参数：

1. input_dim：整数，表示词汇表的大小，即最大整数 index + 1。

2. output_dim：整数，表示嵌入向量的维度。

3. input_length：输入序列的长度，当它是固定的时可以指定。

4. embeddings_initializer：权重的初始化方法。

5. mask_zero：布尔值，表示是否将输入中的0看作一个应该被遮挡的特殊的“padding”值。

6. trainable：布尔值，表示嵌入层的权重是否可训练。

7. name：层的名称。

示例代码：

from keras.layers import Embedding

embedding_layer = Embedding(input_dim=1000, output_dim=64, input_length=10)

相关问题

Embedding 在keras中使用参数说明

在 Keras 中，嵌入（Embedding）层用于将离散的输入特征（如文本中的单词）转化为稠密的实数向量，以便于神经网络对其进行处理。Embedding 层通常作为神经网络的第一层，接受整数编码的输入数据，并将每个整数编码映射为固定大小的实数向量。以下是 Embedding 层在 Keras 中的参数说明：

1. input_dim：整数，表示词汇表大小，即最大整数 index +1。

2. output_dim：整数，表示嵌入空间的维度。

3. input_length：可选的整数，表示输入序列的长度。 如果你需要在这个层后接 Flatten 层，则该参数可以省略，否则必须指定输入序列的长度。

4. embeddings_initializer：嵌入矩阵的初始化方法，可以是一个字符串，也可以是一个初始化器，例如 'uniform' 或 'glorot_uniform'。

5. embeddings_regularizer：嵌入矩阵的正则化方法。

6. mask_zero：布尔值，控制输入序列中的 0 值是否被忽略。 如果为 True，则网络中后续的层将忽略输入序列中的 0 值。

7. name：层的名称。

以下是一个使用 Embedding 层的简单示例：

from keras.layers import Embedding

embedding_layer = Embedding(input_dim=1000, output_dim=64, input_length=10)

keras.layers.Embedding

keras.layers.Embedding 是 Keras 中用于实现词嵌入（Word Embedding）层的类，用于将离散的单词映射为稠密向量。它的输入是一个整数的序列，输出是向量序列。

Embedding 层的实例化需要指定以下参数：

1. input_dim：词汇表的大小，即单词的个数。

2. output_dim：词嵌入的维度，即将每个单词映射为多长的向量。

3. input_length：输入序列的长度，即每个样本的长度，如果是固定长度的序列，可以设置为固定值。

Embedding 层的输入是一个二维的张量，形状为(batch_size, input_length)，输出是一个三维的张量，形状为(batch_size, input_length, output_dim)。例如，对于一个大小为vocabulary_size的词汇表，将单词映射为50维的向量，输入序列的长度为100，可以使用以下代码实例化一个 Embedding 层：

from keras.layers import Embedding

embedding_layer = Embedding(input_dim=vocabulary_size, output_dim=50, input_length=100)

接下来，可以将该层作为模型的第一层，将输入序列送入模型中进行训练。