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Author: shunliz

dl/layers/ebbedded.md

@@ -36,5 +36,5 @@ _**嵌入层将正整数（下标）转换为具有固定大小的向量，如\[
 
 举个栗子：假如单词表的大小为1000，词向量维度为2，经单词频数统计后，tom对应的id=4，而jerry对应的id=20，经上述的转换后，我们会得到一个M1000×2的矩阵，而tom对应的是该矩阵的第4行，取出该行的数据就是\[0.25,0.1\]
 
-如果输入数据不需要词的语义特征语义，简单使用Embedding层就可以得到一个对应的词向量矩阵，但如果需要语义特征，我们大可把以及训练好的词向量权重直接扔到Embedding层中即可，具体看参考keras提供的栗子:[在Keras模型中使用预训练的词向量](https://github.com/MoyanZitto/keras-cn/blob/master/docs/legacy/blog/word_embedding.md)
+如果输入数据不需要词的语义特征语义，简单使用Embedding层就可以得到一个对应的词向量矩阵，但如果需要语义特征，我们大可把以前训练好的词向量权重直接扔到Embedding层中即可，具体看参考keras提供的栗子:[在Keras模型中使用预训练的词向量](https://github.com/MoyanZitto/keras-cn/blob/master/docs/legacy/blog/word_embedding.md)