keras.layers.lstm()函数

时间: 2023-04-20 19:00:24 浏览: 75
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keras版本的lstm

keras.layers.lstm()函数是Keras深度学习框架中的一个长短时记忆网络层，用于处理序列数据。LSTM层可以学习长期依赖关系，对于处理时间序列数据非常有效。该函数的参数包括输入数据的形状、LSTM层的神经元数量、激活函数、是否返回序列等。
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keras.layers.LSTM参数默认

keras.layers.LSTM(units, activation='tanh', recurrent_activation='sigmoid', use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', recurrent_initializer='orthogonal', bias_initializer='zeros', unit_for...

tf.keras.layers.lstm使用例子

from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense model = Sequential() model.add(LSTM(32, input_shape=(10, 2))) # 每个输入序列有10个时间步长，每个时间步长有2个特征 model.add(Dense(1, activation='...

tf.keras.layers.LSTM()

tf.keras.layers.LSTM()是一个用于创建LSTM层的函数。它可以接受多个参数来定义LSTM层的行为。其中一些参数包括units、activation、return_sequences和return_state等。units参数用于指定输出空间的维度，activation...

model_LSTM = keras.models.Sequential() model_LSTM.add(keras.layers.LSTM(units=64, input_shape=(time_steps, input_dim), return_sequences=True)) model_LSTM.add(keras.layers.Dropout(rate=0.2)) model_LSTM.add(keras.layers.LSTM(units=32, return_sequences=True)) model_LSTM.add(keras.layers.Dropout(rate=0.2)) model_LSTM.add(keras.layers.LSTM(units=16)) model_LSTM.add(keras.layers.Dropout(rate=0.2)) model_LSTM.add(keras.layers.Dense(units=output_dim, activation='softmax'))

model_LSTM.add(keras.layers.Dense(units=output_dim, activation='softmax')) # 添加一个全连接层，输出数据的维度为output_dim，激活函数为softmax 在这个模型中，LSTM层的作用是对序列数据进行处理，...

vocab_size = 10000 model = tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, 64), tf.keras.layers.Bidirectional(tf.keras.layers.LSTM(64)), tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(1)]) model.summary()

- Dense 层接受 LSTM 层的输出，并通过一个具有 64 个隐藏单元的 ReLU 激活函数进行处理。 - 最后一个 Dense 层使用 sigmoid 激活函数将模型的输出映射到一个介于 0 和 1 之间的概率值，用于二元分类问题。 ...

def network_model(inputs,num_pitch,weights_file=None):#输入，音符的数量，训练后的参数文件 #测试时要指定weights_file #建立模子 model=tf.keras.Sequential() #第一层 model.add(tf.keras.layers.LSTM( 512,#LSTM层神经元的数目是512，也是LSTM层输出的维度 input_shape=(inputs.shape[1],inputs.shape[2]),#输入的形状，对于第一个LSTM必须设置 return_sequences=True#返回控制类型，此时是返回所有的输出序列 #True表示返回所有的输出序列 #False表示返回输出序列的最后一个输出 #在堆叠的LSTM层时必须设置，最后一层LSTM不用设置，默认值为False )) #第二层和第三层 model.add(tf.keras.layers.Dropout(0.75))#丢弃30%神经元，防止过拟合 model.add(tf.keras.layers.LSTM(512,return_sequences=True)) model.add(tf.keras.layers.Dropout(0.75))#丢弃30%神经元，防止过拟合 model.add(tf.keras.layers.LSTM(512))#千万不要丢括号！！！！ #全连接层 model.add(tf.keras.layers.Dense(256))#256个神经元的全连接层 model.add(tf.keras.layers.Dropout(0.75)) model.add(tf.keras.layers.Dense(num_pitch))#输出的数目等于所有不重复的音调数 #激活层 model.add(tf.keras.layers.Activation('softmax'))#Softmax激活函数求概率 #配置神经网络模型 model.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer=tf.keras.optimizers.RMSprop(learning_rate=0.0004)) #选择的损失函数是交叉熵，用来计算误差。使用对于RNN来说比较优秀的优化器-RMSProp #优化器如果使用字符串的话会用默认参数导致效果不好 return model

这段代码是用 TensorFlow 构建的一个音乐生成的神经网络模型，其中包括三个 LSTM 层、两个 Dropout 层、两个全连接层和一个 Softmax 激活函数层。它的输入是 inputs，输出是一个 num_pitch 大小的数组，用于表示音符...

model = tf.keras.Sequential() model.add(tf.keras.layers.LSTM(80, activation='relu', return_sequences=True, input_shape=(10, 14))) model.add(tf.keras.layers.Dropout(0.2)) model.add(tf.keras.layers.LSTM(80, activation='relu')) model.add(tf.keras.layers.Dense(80)) model.add(tf.keras.layers.Dense(28)) model.compile(metrics=['accuracy'], loss='mean_squared_error', optimizer='adam') model.summary()

第一个LSTM层有80个单元，激活函数为ReLU，返回序列。输入形状为(10, 14)的张量。第二个LSTM层也有80个单元，激活函数为ReLU。之后添加了一个有80个单元的全连接层和一个有28个单元的输出层。模型使用均方误差作为...

model = tf.keras.Sequential() model.add(tf.keras.layers.LSTM(80, kernel_regularizer=keras.regularizers.l2(0.01), activation='relu', return_sequences=True, input_shape=(8, 10))) model.add(tf.keras.layers.Dropout(0.2)) model.add(tf.keras.layers.LSTM(80, kernel_regularizer=keras.regularizers.l2(0.01), activation='relu')) model.add(tf.keras.layers.Dense(80)) model.add(tf.keras.layers.Dense(67)) model.compile(metrics=['accuracy'], loss='mean_squared_error', optimizer='adam') model.summary()

这段代码是使用 TensorFlow/Keras 构建一个具有两个 LSTM 层的序列模型。第一个 LSTM 层有 80 个神经元，采用 L2 正则化，激活函数为 ReLU，并且输入形状为 (8, 10)。第二个 LSTM 层也有 80 个神经元，采用 L2 正则...

class Voice_Model(tf.keras.Model): def __init__(self,config): self.config = config super(Voice_Model,self).__init__() self.lstm_1=tf.keras.layers.LSTM(config.num_filters,dropout=0.5,return_sequences=True,unroll=True) self.lstm_2 = tf.keras.layers.LSTM(config.num_filters, dropout=0.5, unroll=True) self.fc= tf.keras.layers.Dense(config.hidden_dim) self.dro = tf.keras.layers.Dropout(0.5) self.outlater = tf.keras.layers.Dense(config.num_classes,activation='softmax') def __call__(self,inputs,training=None,**kwargs): x = inputs x = self.lstm_1(x) x = self.lstm_2(x) x = self.fc(x) x = self.outlater(x) return x

这个模型使用了两个 LSTM 层和一个全连接层来提取声音信号的特征，并使用 softmax 激活函数进行分类。 在这个类中，__init__ 方法定义了模型的结构，包括两个 LSTM 层、一个全连接层和一个 dropout 层。其中，...
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