TF29——Embedding编码

Embedding——一种编码方法

• 独热码：独热码的位宽要与词汇量一致，如果词汇量增大，非常浪费资源，数据量大 过于稀疏 ， 映射之间是独立的，没有表现出关联性
• Embedding：是一种单词编码方法，用低维向量实现了编码，这种编码通过神经网络训练优化，能表达出单词间的相关性。

tf.keras.layers.Embedding(词汇表大小，编码难度)

词汇表大小是一共要编码多少个单词

编码维度就是用几个数字表达一个单词

对1-100进行编码，[4]编码为[0.25 0.1 0.11]

例：tf.keras.layers.Embedding(100,3)

Embedding层对输入数据的维度也是有要求的

入Embedding时，x_train维度：

[送入样本数，循环核时间展开步数]