问Keras中的递归神经层

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1. Timesteps对于Keras来说是一件相当麻烦的事情。由于您作为LSTM输入提供的数据必须是numpy数组，因此需要(至少对于Keras <= 0.3.3)具有指定的数据形状--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文档以理解这种方法的含义)。这两种解决方案都可能令人不快--但这是您付出的代价，Keras是如此简单:)我希望在1.0.0版本中，它们会对此做些什么。
2. 在LSTM层之后有两种应用非递归层的方法：

- you could set an argument return\_sequences to False - then only the last activations from every sequence will be passed to a "static" layer.
- you could use one of "time distributed" layers - to get more flexibility with what you want to do with your data.

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1. https://stats.stackexchange.com/questions/182775/what-is-an-embedding-layer-in-a-neural-network :)