TimeDistributed层的时间序列输入
TimeDistributed层是深度学习中常用的一种层类型，主要用于处理时间序列输入数据。它可以被用于各种任务，例如语音识别、视频处理、自然语言处理等。
TimeDistributed层的作用是将一个普通的层应用到时间序列数据的每个时间步上。它的输入数据形状通常为（batch_size, time_steps, features），其中batch_size表示输入的样本数量，time_steps表示时间步的数量，features表示每个时间步的特征数量。
TimeDistributed层的优势在于能够保留输入数据的时间维度信息，使得模型可以更好地处理时间序列的动态变化。例如，在语音识别任务中，每个时间步表示音频信号的不同时间片段，TimeDistributed层可以将卷积或循环神经网络应用到每个时间步上，实现对音频信号的建模和识别。
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我创建了一个用于web会话存活预测的CNN-LSTM，我的训练数据如下所示： print(x_train.shape)model.add(TimeDistributed(Conv1D(128, 5, activation='relu'),input_shape=(x_train.shape[1], x_train.shape[2])))
model.add(<e
浏览 18提问于2020-07-13得票数 3
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我的输入状态为shape = (84,84,4)所以我想把这个传递给一些TimeDistributed层，时间步长为我的下一层是这样的：
conv1 = TimeDistributed(Convolution2D(16, 8, 8, subsample=(4, 4), border_mode='valid
浏览 2提问于2016-10-20得票数 3
我有一个输入数组的形状(1000,20，4)和输出(标签)的形状(1000,25,1)。但是，不知道如何使用Keras库来为此建立顺序模型！model = Sequential()model.add(RepeatVector(25))
model
浏览 0提问于2019-03-04得票数 1
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解释了序列到序列RNN的实现，甚至没有提到的使用。然而，似乎暗示，使用TimeDistributed层对于将密集层中的各个时间步骤分开是必不可少的(这在我看来是合乎逻辑的)。那么，为什么TimeDistributed层包装器在Keras教程中都没有提到呢？让事情变得简单？或者本教程是否使用不需要TimeDistributed的体
浏览 1提问于2018-03-07得票数 0
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activation='sigmoid')) return model
我用这个CNN-LSTM来处理一个多变量时间序列预测问题CNN-LSTM输入数据采用4D格式:样本、子序列、时间步骤、功能。我认为这与以下事实有关：Conv1D不是正式意义上的时间序列，所以为了保持时间
浏览 8提问于2021-06-04得票数 0
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我正在使用functional创建一个输入层，将它输入到一个时间分布的层，然后将它输入到一个LSTM中。到现在为止，它看起来像这样layer_2 = TimeDistributed(SomeLayer(params))(input_layer)
我的问题是，我想把不同长度的时间序列输入
浏览 0提问于2018-04-23得票数 0
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连接Keras中的掩码输入
、、、、
我有两个输入，每个输入都是分类时间序列，它们已经转换为一次hots。在一个批次中，时间序列通常具有不同的长度，因此我用零填充它们，使其达到相同的长度。我想首先对每个输入应用一个掩蔽层，以便忽略填充，然后对每个输入应用TimeDistributed密集层，最后在将结果传递到LSTM之前连接密集层的输出。(这并不重要，在LSTM之后
浏览 0提问于2021-07-07得票数 0
我已经通过了，但仍然无法理解TimeDistributed作为Keras模型中的一个层究竟做了什么？
我不明白TimeDistributed和TimeDistributedDense之间的区别？有人能用一个精确的例子来解释这两种类型的层包装器所做的事情吗？
浏览 4提问于2017-02-22得票数 14
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我有一个简单的keras模型，如下所示，模型摘要与我预期的一样，模型也符合要求，但是，我不知道如何匹配输入和输出维度以避免错误。epochs=epochs, validation_data=(x_test, x_test))
我有一个简单的keras模型，如下所示，模型摘要与我预期的一样，模型也符合要求，但是，我不知道如何匹配输入和输出维度以避免错误。
浏览 4提问于2018-02-16得票数 1
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我试图使用构建两个输入LSTM模型。下面是我使用的代码：inp_2 = 100N_FEATURES = 1
LSTM_2 = LSTM(name='LSTM_2', units=128)(RepeatVector_1)
model.co
浏览 1提问于2019-03-22得票数 0
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)out = TimeDistributed= Dense(num_tags, activation="softmax")(model)model.summary()
当我使用密集层或使用TimeDistributed时，我得到了相同的结果。在这种情况下，我
浏览 10提问于2022-06-10得票数 2
我的意图是让卷积层在时间(938-长度)维上应用滤波器，并将卷积层中这些滤波器的每一步的输出作为时间序列中的样本输入LSTM层。我已经根据我在网上找到的一个例子将这个网络组合在一起，它似乎在使用类似的数据集(来自多个传感器的时间序列)和目标(使用CNN识别/提取特征，并使用LSTM查找特征序列中<em
浏览 5提问于2021-06-04得票数 0
我有以下的想法来实施：输入有100个时间步骤，每个步骤都有一个64维特征向量Conv1D层将在每个时间步骤中提取特性。CNN层包含64个过滤器，每个过滤器有16个水龙头。然后，最大池层将提取每个卷积输出的单个最大值，从而在每个时间步骤中总共提取64个特征。然后，将层<e
浏览 1提问于2018-04-17得票数 2
在单个密集层周围添加TimeDistributed包装器有什么不同吗？两者都具有相同数量的参数(2,208)和相同的输出形状(无，6，32)。这样做的目的是我有一个6个时间步长的数据序列，每个时间步有64个我想要通过密集层的特征。# With TimeDistributedm.add(keras.layers.T
浏览 13提问于2019-03-13得票数 2
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我想要实现一个LSTM模型，它可以预测系统的动作。系统动作被描述为位向量。并将用户输入计算为字嵌入，字嵌入也是位向量.
但是我无法理解return_sequences选项和TimeDistributed层。要实现“多对多(2)"，需要在LSTMs之后添加return_sequences==True和TimeDistributed<
浏览 0提问于2017-03-13得票数 62
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我正在研究如何将TimeDistributed应用到我的LSTM中，看看它是否会提高我的模型的准确性。老实说，我仍然不确定TimeDistributed的具体用例是什么，我只是想尝试一下，看看它是否提高了我的准确性。除了盲目的尝试/错误，为什么有人要使用TimeDistributed呢？现在，我的下一个问题可能与我对TimeDistributed's的具体用例究竟是什么缺乏了解有
浏览 0提问于2018-07-28得票数 1
给定一个时间序列，我有一个多步预测任务，在这个任务中，我想预测与给定时间序列中的时间步骤相同的次数。outputs=outputs) metrics=["accuracy"])
稠密层上的但是，如果我将密集层封装在一个TimeDistr
浏览 11提问于2022-03-22得票数 1
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我正在努力更好地理解Keras层。我正在开发一个序列序列模型，在该模型中嵌入一个句子并将其传递给返回序列的LSTM。接下来，我想在句子中的每个时间步长(word)上应用一个密集的层，就像TimeDistributed为像这个例子一样的三维张量所做的工作。在我的理解中，稠密层只对二维张量起作用，而TimeDistributed只是
浏览 2提问于2018-12-07得票数 6
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我已经看过几个类似的问题了，但是我什么都不明白，TimeDistributed的兴趣是什么？为什么我们需要在LSTM之后插入一个TimeDistributed层来建立时间序列预测？
浏览 0提问于2019-02-03得票数 2
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本文的网络体系结构是由尹瑞青、赫夫·布林、克劳德·巴拉斯·巴拉斯( Claude Barras，as， )提出的一种基于双向长时间存储网络的广播电视说话人变化检测系统。该模型由两个Bi(Bi 1和2)和一个多层感知器(MLP)组成，其权重跨序列共享。Bi 1有64个输出(向前32个，向后32个)。双LSTM2 2有40只(每只20只)。全连通层分别为40维、10维和1维.前向和后向LSTM的输出被连接起来，并前馈到下一层。共享MLP由三个完全连接<em
浏览 4提问于2020-04-03得票数 0
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