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我一直在阅读 Jonathan Hui 博客 ( https://jhui.github.io/2018/02/11/Keras-tutorial/ ) 中发布的 Keras 教程,正如他所说,该教程直接取自官方 Keras 文档。
有些代码我不太理解,这些与嵌入层的尺寸有关。
让我们看两个例子:
第一个示例:
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout
from keras.layers import Embedding
from keras.layers import LSTM
import numpy as np
max_features = 10
x_train = np.random.random((1000, max_features))
y_train = np.random.randint(2, size=(1000, 1))
x_test = np.random.random((100, max_features))
y_test = np.random.randint(2, size=(100, 1))
model = Sequential()
model.add(Embedding(max_features, output_dim=256))
model.add(LSTM(128))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(loss='binary_crossentropy',
optimizer='rmsprop',
metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, batch_size=16, epochs=10)
score = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=16)
这里 X 是一个包含随机数的矩阵 (1000 x 10),其中每个随机数都可能是唯一的。然而,嵌入层接收输入维度 max_features 作为参数(即本例中的 10)。但是,当我们将输入维度传递给嵌入层时,我们不是在计算正在编码的变量的唯一可能值吗?换句话说,n 不是基于关于其值所源自的空间维数(例如词汇表)的假设而对变量进行虚拟化所产生的列数吗?
第二个示例:
import keras
import numpy as np
from keras.layers import Input, Embedding, LSTM, Dense
from keras.models import Model
# The first input
main_input = Input(shape=(100,), dtype='int32', name='main_input')
# This embedding layer will encode the input sequence
# into a sequence of dense 512-dimensional vectors.
x = Embedding(output_dim=512, input_dim=10000, input_length=100)(main_input)
# A LSTM will transform the vector sequence into a single vector,
# containing information about the entire sequence
lstm_out = LSTM(32)(x)
auxiliary_output = Dense(1, activation='sigmoid', name='aux_output')(lstm_out)
# Second input
auxiliary_input = Input(shape=(5,), name='aux_input')
x = keras.layers.concatenate([lstm_out, auxiliary_input])
# We stack a deep densely-connected network on top
x = Dense(64, activation='relu')(x)
x = Dense(64, activation='relu')(x)
x = Dense(64, activation='relu')(x)
# And finally we add the main logistic regression layer
main_output = Dense(1, activation='sigmoid', name='main_output')(x)
model = Model(inputs=[main_input, auxiliary_input], outputs=[main_output, auxiliary_output])
model.compile(optimizer='rmsprop', loss='binary_crossentropy',
loss_weights=[1., 0.2])
headline_data = np.random.random((1000, 100))
additional_data = np.random.random((1000, 5))
labels = np.random.random((1000, 1))
model.fit([headline_data, additional_data], [labels, labels],
epochs=50, batch_size=32)
此处输入维度设置为 10,000,但我们再次处理可能具有 1000 x 100 = 100,000 个唯一值的输入 (headline_data)。我们如何使用 10,000 维输入空间来表示这 100,000 个值?
最佳答案
看来您误解了嵌入层。我简单描述一下:
您可以将嵌入层视为查找表:它采用整数作为输入,并返回与给定整数对应的向量 作为输出。因此,在 NLP 的背景下,这些整数通常对应于我们根据训练数据创建的字典中的标记或单词。例如,该字典可能如下所示:
hi: 1
you: 2
hello: 3
can: 4
are: 5
how: 6
...
例如,单词“hi”已被分配数字“1”。现在,如果我们想要表示句子 “hi how are you”
,它将相当于 [1, 6, 5, 2]
。这个整数向量是我们模型的输入,它将作为输入提供给嵌入层。作为返回,嵌入层将给出相应的向量。例如,在训练期间的某个时刻,嵌入层中的嵌入向量可能如下所示:
1: [0.43, 0.09, 0.13, 1.65]
2: [0.43, 0.11, 0.23, -1.75]
3: [-0.88, 0.19, 2.33, 0.55]
4: [0.93, 0.79, -0.23, 2.05]
5: [0.27, 0.61, 0.10, 0.85]
6: [0.03, 1.09, -3.19, 2.25]
...
因此,对于“hi how are you”
,它返回以下向量:
[[0.43, 0.09, 0.13, 1.65],
[0.03, 1.09, -3.19, 2.25],
[0.27, 0.61, 0.10, 0.85],
[0.43, 0.11, 0.23, -1.75]]
现在您可以更好地理解嵌入层的这些参数对应的内容:input_dim
实际上是查找表中的条目数,相当于唯一的数量字典中的单词,output_dim
是嵌入层中嵌入向量的维度(即长度)(在上面的示例中,每个向量的长度为4,因此 output_dim=4
)。
顺便说一句,您提供的两个示例代码都不起作用。这是因为模型的输入(即 x_train
和 x_test
)不包含整数;相反,它们是 float 数组(由于使用np.random.random
),当您将嵌入层作为模型的第一层时,这是 Not Acceptable 。
关于python - 关于Keras中基于官方文档的Embeddings的输入维度的问题,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/56584678/
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