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keras - 使用 Keras 生成嵌入

问题描述

我正在尝试使用 LSTM autencoder 生成带有 keras 的嵌入。我得到了模型，但我不确定如何为我的数据获取嵌入。嵌入应该是原始输入数据的潜在表示，在我的情况下具有形状(847, 147)。

model = keras.Sequential(name="LSTMAE")

#Encoder
model.add(keras.layers.LSTM(128, activation='tanh', 
                             input_shape=(847, 147), 
                             kernel_regularizer=keras.regularizers.l2(0.0000001), 
                             return_sequences=True))
model.add(keras.layers.LSTM(64, 
                             activation='tanh',
                             return_sequences=False))

model.add(keras.layers.RepeatVector(train_copy.shape[0]))

#Decoder
model.add(keras.layers.LSTM(64, 
                             activation='tanh',
                             return_sequences=True))
model.add(keras.layers.LSTM(128, 
                             activation='tanh',
                             return_sequences=True))

model.add(keras.layers.TimeDistributed(keras.layers.Dense(train_copy.shape[1])))
model.compile(optimizer=keras.optimizers.Adam(lr=0.0001, clipnorm=1.0, clipvalue=0.5), loss='mse')
model.summary()

如果您需要更多详细信息，请告诉我，以防我的问题有任何含糊之处

标签： keras

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