<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<oembed>
  <author_name>Hironsan</author_name>
  <author_url>https://blog.hatena.ne.jp/Hironsan/</author_url>
  <blog_title>Ahogrammer</blog_title>
  <blog_url>https://hironsan.hatenablog.com/</blog_url>
  <categories>
    <anon>Keras</anon>
    <anon>Python</anon>
    <anon>機械学習</anon>
    <anon>自然言語処理</anon>
  </categories>
  <description>2017/06/21にリリースされた gensim 2.2.0 から Keras との統合機能が導入されました。 具体的には、Word2vec の Keras 用ラッパが導入されました。 これにより、gensim で分散表現を学習した後に、その重みを初期値として設定した Keras の Embedding層を取得できるようになりました。 本記事では、実際に gensim の Keras 統合機能を試してどのようなものなのか確認してみたいと思います。</description>
  <height>190</height>
  <html>&lt;iframe src=&quot;https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fhironsan.hatenablog.com%2Fentry%2Fkeras-gensim-integration&quot; title=&quot;gensimを使ってKerasのEmbedding層を取得する - Ahogrammer&quot; class=&quot;embed-card embed-blogcard&quot; scrolling=&quot;no&quot; frameborder=&quot;0&quot; style=&quot;display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;&quot;&gt;&lt;/iframe&gt;</html>
  <image_url></image_url>
  <provider_name>Hatena Blog</provider_name>
  <provider_url>https://hatena.blog</provider_url>
  <published>2017-09-25 10:10:16</published>
  <title>gensimを使ってKerasのEmbedding層を取得する</title>
  <type>rich</type>
  <url>https://hironsan.hatenablog.com/entry/keras-gensim-integration</url>
  <version>1.0</version>
  <width>100%</width>
</oembed>
