embedding層有什麼用
首先，embedding是為了處理文字的理解。讓機器能夠理解一句話的意思： 灰白灰會揮發。一句話，6個字。
但是只有五種 白，灰，會，揮，發。
編碼
我們需要將漢字表達成網路認識的數字，比如我用整數表達。
白：2灰：1
會：3揮：4
發：5句子就可以寫成121345。
我用3維的01向量也能表達
白：（000）
灰：（001）
會：（010）
揮：（100）
發：（111）
成吧？相應的這句話就是(001)(000)(001)(010)(100)(111)就能表示灰白灰會揮發了。就是比起121345的表示方法長了好些。
我再費勁點，我用one hot編碼方式
白：（10000）
灰：（01000）
會：（00100）
揮：（00010）
發：（00001）
也可以吧？
那麼看來，我有很多種能夠對字編碼的方式。那我能不能找到一種最有優勢的。比方說，如果我能用乙個向量來表示這個字，這個向量能夠表達這個字的特點。比如(255,255,255)這是白色的rgb顏色碼，（100,100,100）是灰色的rgb顏色碼。那麼如果我的向量這樣表達——白：（255,255,255,0,0） 灰：（100,100,100,0,0）誒，這個向量他有靈性，棒棒的哈，那如果我能把編碼與字的屬性合一，那麼想當然，會給我的網路帶來很多便利。
不過我肯定不能人工去編碼，那麼我選擇整乙個編碼矩陣，交給網路更新成不？
網路更新編碼
白：（11,22,33,44,55）
灰：（5,8,2,1,4）
會：（6,6,6,6,6）
揮：（8,8,8,8,8）
發：（0,0,0,0,0）
我讓其他層的網路將每個字更新成這種有語義的可不可以：
白：（255,255,255,0,0）
灰：（100,100,100,0,0）
其他字省略了
針對以上需求我們。。
當然這個更新過程與我們的embedding層無關，後面的網路會負責更新。embedding只是讓把句子轉換成初始編碼矩陣。
1.我們需要用將這句話轉換成向量
2.我們需要乙個初始的可以更新的特徵編碼矩陣。
就說我們這個句子：灰白灰會揮發，有5種字，一共長度6，那我想把每個字編碼成維度5的』靈性『』向量（白：（255,255,255,0,0） ）怎麼整呢。
keras.layers.embedding(input_dim, output_dim, embeddings_initializer=
'uniform'
, embeddings_regularizer=
none
, activity_regularizer=
none
, embeddings_constraint=
none
, mask_zero=
false
, input_length=
none
)input_dim: 詞彙表大小，對應我們的例子就是5
input_length:輸入的句子長度，對應我們的例子，6.
通常就需要給出這三個引數，embedding層就能自動的暗搓搓給你生成乙個編碼矩陣，乙個字對應矩陣的一行。更新矩陣，你的字的想兩步就被更新了嗎。第一行向量長什麼樣，你的字不就被編碼成什麼樣嗎，所以啊，你的輸入長什麼樣其實全權由這個矩陣決定了。
不對啊，還有乙個問題，網路的輸入都得是向量，一開始的輸入他就不認字啊，怎麼轉換啊？
很簡單。你自己也暗搓搓的把『』灰白灰會揮發『』轉化成(1, 2, 1, 3, 4, 5)給網路就好。
那麼官方這句：將正整數（索引值）轉換為固定尺寸的稠密向量。 例如： [[4], [20]] -> [[0.25, 0.1], [0.6, -0.2]]
你也明白什麼意思了吧。通常都會先將文字轉換成普通整數編碼，然後再用embedding層進行可更新向量編碼。
我盡力了。。。。希望你能看明白，如果沒明白也不要煩躁，再多看看別的教程。
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