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如何使用LSTM架构在无嵌入层的情况下在keras中编写简单的序列复制任务？我已经有单词vector了。
最佳答案
如果您说您有单词向量，我想您有字典将单词映射到其向量表示形式(根据word2vec，GloVe ...计算得出)。
使用此字典，您可以将序列中的所有单词替换为其相应的向量。您还需要使所有序列具有相同的长度，因为LSTM需要所有输入序列具有恒定的长度。因此，您将需要确定max_length值并修剪所有较长的序列，并用零填充所有较短的序列(请参阅Keras pad_sequences函数)。
然后，您可以将向量化的序列直接传递到神经网络的LSTM层。由于LSTM层是网络的第一层，因此您需要定义输入形状，在您的情况下为(max_length，embedding_dim，)。
这样，您可以跳过“嵌入”层，而使用自己的预先计算的字向量。
关于theano - 如何在没有嵌入层的Keras中编写LSTM？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/37170968/
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