Embedding(input_dim=max_features, output_dim=16)これはなに？
Embedding層は、テキストデータやカテゴリカルデータなどのカテゴリーの数値表現を学習可能な密なベクトルに変換するために使用される層です。具体的には、単語やトークンを固定長の密なベクトルに埋め込みます。
input_dimは、入力データの語彙サイズまたはカテゴリの数を指定します。たとえば、単語の語彙数が10,000の場合、input_dimは10,000に設定されます。
output_dimは、埋め込みベクトルの次元数を指定します。これは、各単語やトークンが密なベクトルで表現されるサイズです。この例では、16次元のベクトルが使用されています。
例えば、IMDB映画レビューデータセットのような自然言語処理タスクでは、Embedding層を使用して単語を密なベクトル表現に変換し、これらのベクトルをニューラルネットワークに入力して感情分析などのタスクを実行することができます。