neural-network - Keras 中的循环神经层

Question

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:

什么是timesteps两层都需要什么？

如何准备与 Dense 一起使用的顺序数据集作为那些循环层的输入？

Embedding 有什么用层呢？

Answer 1

时间步长对于 Keras 来说是一件非常麻烦的事情。由于您提供作为 LSTM 输入的数据必须是一个 numpy 数组，因此需要(至少对于 Keras 版本 <= 0.3.3)具有指定形状的数据 - 即使具有“时间”维度。您只能将具有指定长度的序列作为输入 - 如果您的输入长度不同 - 您应该使用人工数据来“填充”您的序列或使用“有状态”模式(请仔细阅读 Keras文档以了解此方法的含义)。这两种解决方案都可能令人不快——但Keras 如此简单，这是你付出的代价:) 我希望在1.0.0 版中他们会对此做些什么。

在 LSTM 层之后应用 norecurrent 层有两种方法:

您可以将参数 return_sequences 设置为 False - 然后只有每个序列的最后一个激活才会传递到“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 :)