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)