包装器 tf.keras.layers.Bidirectional() 介绍
1. 功能
实现RNN神经网络的双向构造,比如LSTM、GRU等等
2.参数
tf.keras.layers.Bidirectional(layer, merge_mode='concat', weights=None, backward_layer=None,**kwargs
)
layer
:选择模型,如LSTM、GRUmerge_mode
:前向和后向RNN的输出将被组合的模式。{‘sum’,‘mul’,‘concat’,‘ave’,None}中的一个。如果为None,则将不合并输出,它们将作为列表返回。默认值为“ concat”。weights
:官网也没有说明。backward_layer
:处理向后输入处理的神经网络,如果未提供,则作为参数传递的图层实例 将用于自动生成后向图层。
注意:
该层的调用参数与包装的RNN层的调用参数相同。请注意,在initial_state此层的调用期间传递参数时,列表中元素列表的前半部分initial_state 将传递给正向RNN调用,而元素列表中的后半部分将传递给后向RNN调用。
代码示例:
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')
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