Keras中嵌入层的偏差权重

我正在研究前馈神经网络，并且正在使用keras嵌入。 我想为嵌入设置偏差权重，但我不确定如何设置

Keras密集层允许指定use_bias=True，然后设置偏移权重。

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有没有一种嵌入层的等效方法？

您可以使用向量长度等于1的另一种嵌入作为偏差。例如，下面的代码获取输入a和b的嵌入和偏差，取两个向量的点积，然后将偏差与点积相加

来自keras.models导入模型
从keras.layers导入嵌入、输入、添加、点
a=输入（形状=（1，））
b=输入（形状=（1，））
emb_a=嵌入（num_单词+1,50）（a）
偏差a=嵌入（num_单词+1,1）（a）
emb_b=嵌入（num_单词+1,50）（b）
偏差b=嵌入（num_单词+1,1）（b）
点=点（轴=-1）（[a，b]）
add=add（）（[点，偏差a，偏差b]）

您展示了如何使用1D嵌入创建嵌入和偏差项，但如何在Keras中创建全局偏差/平均值？这只是您要添加到上面最后一行代码中的1个变量/权重。