keras의 각 타임 스탬프에 대해 서로 다른 가중치를 RNN에 적용하는 방법은 무엇입니까?

Question

(제목) 타임 슬 분포 된 래퍼는 각 타임 스탬프마다 밀도가 높지만 동일한 가중치를 적용 할 수 있습니다. 같은 모양의 고밀도를 적용하고 싶지만 각 타임 스탬프에 대해 다른 가중치를 주면 누구든지 도울 수 있습니까?

Answer 1

RNN의 길이가 고정되어 있다고 가정하면 Lambda 레이어로 시퀀스를 분할하고 출력을 여러 개의 개별 Dense 레이어로 공급할 수 있습니다. 이는 단지 일시적인 해결책 일 뿐이지 만 특정 상황에서는 유용 할 수 있습니다. 예를 들어

,

timesteps = 5 
inputs = Input(shape=(timesteps, 10)) 
hidden = LSTM(32, return_sequences=True)(inputs) 
hidden_split = Lambda(lambda x: [x[:, t, :] for t in range(timesteps)])(hidden) 
outputs = [Dense(10)(x) for x in hidden_split] 

# you can concatenate the outputs back into a 3D tensor if necessary 
outputs = Concatenate(axis=1)([Reshape((1, -1))(x) for x in outputs]) 
outputs = ... 
model = Model(inputs, outputs)