我刚开始研究文本分类，就在嵌入层上遇到了困难。如果我有一批序列编码成对应每个词的整数，嵌入层是什么样的？它像普通的神经层那样有神经元吗？

我看到了keras.layers.Embedding，但在查看了文档后，我对它的工作原理感到非常困惑。我能理解input_dim，但为什么output_dim是一个二维矩阵？我在这个嵌入层中有多少权重？

如果我的问题解释得不够清楚，我很抱歉，我在自然语言处理方面没有经验，如果这个问题关于词嵌入是NLP中的常见基础知识，请告诉我，我会去查阅的。

回答：

嵌入层只是一个可训练的查找表：它以整数索引作为输入，并返回与该索引相关联的词嵌入：

index |                            word embeddings=============================================================================  0   |  索引为0的词的词嵌入（通常用于填充）-----------------------------------------------------------------------------  1   |  索引为1的词的词嵌入-----------------------------------------------------------------------------  2   |  索引为2的词的词嵌入-----------------------------------------------------------------------------  .   |  .   |  .   |-----------------------------------------------------------------------------  N   |  索引为N的词的词嵌入-----------------------------------------------------------------------------

它的可训练性在于嵌入值不一定是固定的，可以在训练过程中改变。input_dim参数实际上是词的数量（或者更普遍地说，是序列中不同元素的数量）。output_dim参数指定了每个词嵌入的维度。例如，如果使用output_dim=100，每个词嵌入将是一个大小为100的向量。此外，由于嵌入层的输入是一系列整数（对应于句子中的词），因此它的输出形状将是(num_sequences, len_sequence, output_dim)，即对于序列中的每个整数，将返回一个大小为output_dim的嵌入向量。

至于嵌入层中的权重数量，很容易计算：有input_dim个独特的索引，每个索引与一个大小为output_dim的词嵌入相关联。因此，嵌入层中的权重数量是input_dim x output_dim。