從建立到訓練：使用 Keras 建立 LSTM 模型的全流程教學
在訓練語言模型中，首先需要準備好訓練資料並對其進行預處理，例如將文字轉為數字並對齊長度。在 python 中，可以使用 Keras 中的 Tokenizer 和 pad_sequences 來進行預處理。接著建立模型，通常使用類似 RNN 的架構，例如 LSTM，在 Keras 中可以使用 LSTM 層來實現。
使用 Keras 建立深度學習模型：從 Embedding 到 LSTM 到 Dense
在深度學習領域中，Keras 是一個非常流行的深度學習框架。
在這篇文章中，我們將介紹如何使用 Keras 建立一個自然語言處理模型，從 Embedding 層開始，到 LSTM 層和 Dense 層。
首先，我們需要介紹 Embedding 層。在自然語言處理中，我們常常需要將文本轉換為向量，以便進行深度學習。