양방향 LSTM 및 CTC 출력 레이어가있는 RNN을위한 심층 학습 프레임

Question

도와 주시면 감사하겠습니다.

양방향 LSTM 및 CTC 출력 레이어를 사용하여 RNN을 설정할 계획입니다.

저는 Theano와 Lasagne와 함께 작업했지만 불행히도 CTC와 함께 양방향 LSTM을 구현할 가능성은 없습니다.

라자냐는 RNN의 possibiltiy 제공 : http://lasagne.readthedocs.io/en/latest/modules/layers/recurrent.html

을 그리고 나는 또한 CTC의 구현 발견 : https://github.com/skaae/Lasagne-CTC

당신이 Theano와 라자냐이 작업을 수행하려고 할 것인가를? 다른 프레임 워크를 사용 하시겠습니까?

귀하의 의견에 반갑습니다!

Answer 1

나는 라자냐를 거의 경험하지 못했습니다. 내가 아는 한, Theano, Tensorflow 및 Keras, Lasagne 등과 같이 그들 위에 구축 된 것들과 같이 개방형 소스 기반 학습 프레임 워크를 위해 아직까지는 통합 된 CTC 계층이 없습니다.

여기 나를 유지하는 Keras 포크를 권하고 싶습니다. 그것은 작동 CTC 통합, 확인 here 있습니다. 지금까지, 다음 열차/테스트 기능은 CTC의 비용으로 잘 작동 :

• train_on_batch()
• test_on_batch()의 게다가
• predict_on_batch()

을 CTC,이 포크로 FCN (완전 컨벌루션 네트워크), CNN + LSTM 조합을 구축 할 수도 있습니다. 희망이 도움이되고, 나는 당신의 의견을 듣게되어 기쁩니다. Keras 지금 CTC의 구현이