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TimeDistributed

keras.layers.TimeDistributed(layer)

这个封装器将一个层应用于输入的每个时间片。

输入至少为 3D，且第一个维度应该是时间所表示的维度。

考虑 32 个样本的一个 batch， 其中每个样本是 10 个 16 维向量的序列。 那么这个 batch 的输入尺寸为 (32, 10, 16)， 而 input_shape 不包含样本数量的维度，为 (10, 16)。

你可以使用 TimeDistributed 来将 Dense 层独立地应用到 这 10 个时间步的每一个：

# 作为模型第一层
model = Sequential()
model.add(TimeDistributed(Dense(8), input_shape=(10, 16)))
# 现在 model.output_shape == (None, 10, 8)

输出的尺寸为 (32, 10, 8)。

在后续的层中，将不再需要 input_shape：

model.add(TimeDistributed(Dense(32)))
# 现在 model.output_shape == (None, 10, 32)

输出的尺寸为 (32, 10, 32)。

TimeDistributed 可以应用于任意层，不仅仅是 Dense， 例如运用于 Conv2D 层：

model = Sequential()
model.add(TimeDistributed(Conv2D(64, (3, 3)),
                          input_shape=(10, 299, 299, 3)))

参数

• layer: 一个网络层实例。

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Bidirectional

keras.layers.Bidirectional(layer, merge_mode='concat', weights=None)

RNN 的双向封装器，对序列进行前向和后向计算。

参数

• layer: Recurrent 实例。
• merge_mode: 前向和后向 RNN 的输出的结合模式。 为 {'sum', 'mul', 'concat', 'ave', None} 其中之一。 如果是 None，输出不会被结合，而是作为一个列表被返回。
• weights: 双向模型中要加载的初始权重。

异常

• ValueError: 如果参数 merge_mode 非法。

示例

model = Sequential()
model.add(Bidirectional(LSTM(10, return_sequences=True),
                        input_shape=(5, 10)))
model.add(Bidirectional(LSTM(10)))
model.add(Dense(5))
model.add(Activation('softmax'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='rmsprop')