machine-learning - 连接到 Keras 中的每个时间戳

Question

我有一个 keras 层，它输出 N 个大小为 M 的时间戳(即 NxM 大小)。我想将大小为 1xK 的相同向量附加到所有时间戳，因此输出应该有 N 个大小为 M+K 的时间戳。如果我像这样使用连接层:

x = Concatenate()[x, v]

由于尺寸不匹配，因此出现错误。如果我使用像这样的 TimeDistributed 包装器:

x = TimeDistributed(Concatenate())[x, v]

由于向量 v 没有时间戳，因此会出现错误。

哪种方法最简单？

谢谢!!

Answer 1

首先，使用 RepeatVector 复制矢量 N 次:

v = RepeatVector(N)(v) # shape == (N, K)

然后，由于它们的形状现在匹配((N, M) 和 (N, K))，您可以将它们连接起来:

x = Concatenate()([x, v]) # shape == (N, M+K)

<小时/>

如果 N 未知，您可以使用 lambda 层中相应的后端函数手动执行此操作:

from keras import backend as K

def func(xv):
    x, v = xv
    n = x.shape[1]
    v = K.repeat(v, n)
    return K.concatenate((x, v))

x = Lambda(lambda xv: func(xv))([x, v])