Keras --嵌入层的输入形状

Keras是一个开源的深度学习框架，它提供了简单易用的API，可以快速构建和训练神经网络模型。在Keras中，嵌入层（Embedding Layer）是一种常用的层类型，用于将离散的输入数据映射到连续的向量空间中。

嵌入层的输入形状通常是一个整数序列，表示离散的类别或标签。例如，假设我们有一个文本分类任务，输入是一段文本，我们可以将每个单词表示为一个整数，然后将这些整数序列作为嵌入层的输入。嵌入层将每个整数映射为一个固定长度的向量，这些向量可以表示单词的语义信息。

嵌入层的输入形状通常是一个二维张量，形状为(batch_size, sequence_length)，其中batch_size表示输入的样本数，sequence_length表示每个样本的序列长度。在Keras中，可以使用Embedding类来创建嵌入层，指定输入形状和嵌入向量的维度。

嵌入层的优势在于它可以将离散的输入数据转化为连续的向量表示，从而更好地捕捉数据之间的语义关系。这对于自然语言处理任务（如文本分类、情感分析、机器翻译等）非常有用，因为单词的语义信息通常是连续的。

嵌入层的应用场景包括但不限于：

1. 文本分类：将文本序列转化为嵌入向量表示，然后输入到分类模型中进行分类。
2. 机器翻译：将源语言和目标语言的单词序列分别映射为嵌入向量表示，然后进行翻译模型的训练和推理。
3. 推荐系统：将用户和物品表示为嵌入向量，通过计算它们之间的相似度来进行推荐。

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