Я не понимаю слой встраивания Keras. Хотя есть много статей, объясняющих это, я все еще в замешательстве. Например, приведенный ниже код взят из анализа настроений imdb:
top_words = 5000
max_review_length = 500
embedding_vecor_length = 32
model = Sequential()
model.add(Embedding(top_words, embedding_vecor_length, input_length=max_review_length))
model.add(LSTM(100))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
print(model.summary())
model.fit(X_train, y_train, nb_epoch=3, batch_size=64)
В этом коде, что именно делает слой встраивания? Что будет выходной слой встраивания? Было бы хорошо, если бы кто-то мог объяснить это с некоторыми примерами, может быть!