私はcourseraニューラルネットワーククラスに従っています。私は、オクターブの代わりにpython + kerasを使って割り当てを渡そうとしています。4グラムモデルのKeras単語埋め込み
私は前の3つを与えられた4番目の単語を予測したいと思います。私の入力文書は合計250のユニークワードです。
モデルには、各単語を50-dベクトル空間にマップする埋め込みレイヤー、シグモイド活性化関数を持つ200個のニューロンを持つ隠れレイヤー、および4番目の単語の確率が等しい250単位の出力レイヤーが必要です私の語彙の中の人には、ソフトマックスの活性化を通して。
寸法に問題があります。ここに私のコードです:任意のヒントがあまり理解されるであろう
Exception: Input 0 is incompatible with layer dense_1: expected ndim=2, found ndim=3
:
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Activation, Embedding
model = Sequential([Embedding(250,50),
Dense(200, activation='sigmoid'),
Dense(250, activation='softmax')
])
model.compile(optimizer='rmsprop',
loss='categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
はまだ私は次のようなエラーに遭遇していますので、モデルをコンパイルするために取得することはありません。事前のおかげではhttps://blog.keras.io/using-pre-trained-word-embeddings-in-a-keras-model.html
から