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问Keras不是那么密集的一层
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Stack Overflow用户

提问于 2019-06-26 18:46:48

回答 1查看 33关注 0票数 0

上一层是嵌入大小(V类，K -outputdim) -我想引入一个权重矩阵大小K x T。权重将是可训练的(就像嵌入一样).They生成的VxT矩阵将用于下游。1)我该怎么做? 2)这会影响渐变吗？

它基本上是向量x矩阵。Example- embedding vocab = 10，dim K =4。因此，对于特定的词汇表成员，我的嵌入权重是一个向量大小(1,4) (考虑行向量)。

对于每个行向量，我想乘以一个大小为4x10的权重矩阵，得到一个1x10的向量(或层)。权重矩阵对词汇表的所有成员都是通用的。

这个1 x 10矢量将被输入到下一层。

keras

embedding

回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2019-06-26 21:52:40

你想要的是一个密集的层，只是没有偏见。密集层内部有一个矩阵，该矩阵对所有输入都是通用的，它不随输入而变化。

因此，这可以实现为：

x = Dense(10, use_bias=False)(some_input_tensor)

不需要激活函数，因为您只需要矩阵乘法。

票数 1

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/56779294

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