Keras - 入力ニューロンごとに共有埋め込み（）レイヤーを作成する方法

Question

kerasで深層ニューラルネットワークを作成したい場合、入力レイヤーの各要素は同じ共有Embedding（） - より深い層に供給される前に、層を形成する。

各入力はオブジェクトのタイプを定義する数字であり、ネットワークは「このオブジェクトが何であるか」の内部表現をカプセル化する埋め込みを学習する必要があります。

入力層がX次元であり、埋め込みにY次元がある場合、最初の隠れ層はX * Yニューロン（各入力ニューロンが埋め込まれている）で構成されている必要があります。

Here is a little image that should show the network architecture that I would like to create, where each input-element is encoded using a 3D-Embedding

私はこれをどのように行うことができますか？

Answer 1

from keras.layers import Input, Embedding 

first_input = Input(shape = (your_shape_tuple)) 
second_input = Input(shape = (your_shape_tuple)) 
... 

embedding_layer = Embedding(embedding_size) 

first_input_encoded = embedding_layer(first_input) 
second_input_encoded = embedding_layer(second_input) 
... 

Rest of the model.... 

emnedding_layerは共有重みを持ちます。多くの入力がある場合は、レイヤーのリストの形でこれを行うことができます。

何をしたいことは入力のテンソルを変換されている場合は、それを行う方法は次のとおりです。

from keras.layers import Input, Embedding 

# If your inputs are all fed in one numpy array : 
input_layer = Input(shape = (num_input_indices,)) 

# the output of this layer will be a 2D tensor of shape (num_input_indices, embedding_size) 
embedded_input = Embedding(embedding_size)(input_layer) 

は、あなたが探していたものを、このですか？