Keras 中的循环神经层

Posted 2023-02-16

【中文标题】Keras 中的循环神经层

【英文标题】：Recurrent neural layers in Keras

【发布时间】：2015-11-02 14:34:55

【问题描述】：

我正在通过 Keras 学习神经网络，并想在循环神经网络上探索我的顺序数据集。 我是reading the docs，并试图理解LSTM example。

我的问题是：

两个层都需要什么timesteps？ 如何准备使用Dense 作为这些循环层输入的顺序数据集？ Embedding 层有什么作用？

【问题讨论】：

我对 LSTM 也很陌生，尤其是在 Keras 中，但我发现这个例子很有帮助：github.com/fchollet/keras/blob/master/examples/… 也许它也会对你有所帮助...

【参考方案1】：

时间步长对于 Keras 来说是一件非常麻烦的事情。由于您作为 LSTM 的输入提供的数据必须是一个 numpy 数组，因此需要（至少对于 Keras 版本

有两种方法可以在 LSTM 之后应用 norecurrent 层：

您可以将参数 return_sequences 设置为 False - 然后只有来自每个序列的最后激活将被传递到“静态”层。 您可以使用“时间分布”层之一 - 以获得更大的灵活性来处理您想要对数据执行的操作。

https://stats.stackexchange.com/questions/182775/what-is-an-embedding-layer-in-a-neural-network :)