Keras词在四元模型中的嵌入

Question

我正在学习coursera神经网络课程，我正在尝试使用python+keras而不是octave来通过作业。

根据前面三个单词，我想预测第四个单词。我的输入文档总共有250个唯一的单词。

该模型应该有一个嵌入层，它将每个单词映射到一个50维向量空间，一个隐藏层，包含200个具有sigmoid激活函数的神经元，以及一个250个单元的输出层，通过softmax激活，将第四个单词的概率与我的词汇表中的单词的概率相等。

我对尺寸有问题。下面是我的代码：

    from keras.models import Sequential

    from keras.layers import Dense, Activation, Embedding


    model = Sequential([Embedding(250,50),
                Dense(200, activation='sigmoid'),
                Dense(250, activation='softmax')

    ])



    model.compile(optimizer='rmsprop',
          loss='categorical_crossentropy',
          metrics=['accuracy'])

然而，我从来没有编译过这个模型，因为我遇到了以下错误：

    Exception: Input 0 is incompatible with layer dense_1: expected ndim=2, found ndim=3

任何提示都将不胜感激。提前感谢