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ConvLSTM3D 層

`ConvLSTM3D` 類別

keras.layers.ConvLSTM3D(
    filters,
    kernel_size,
    strides=1,
    padding="valid",
    data_format=None,
    dilation_rate=1,
    activation="tanh",
    recurrent_activation="sigmoid",
    use_bias=True,
    kernel_initializer="glorot_uniform",
    recurrent_initializer="orthogonal",
    bias_initializer="zeros",
    unit_forget_bias=True,
    kernel_regularizer=None,
    recurrent_regularizer=None,
    bias_regularizer=None,
    activity_regularizer=None,
    kernel_constraint=None,
    recurrent_constraint=None,
    bias_constraint=None,
    dropout=0.0,
    recurrent_dropout=0.0,
    seed=None,
    return_sequences=False,
    return_state=False,
    go_backwards=False,
    stateful=False,
    **kwargs
)

3D 卷積 LSTM。

類似於 LSTM 層，但輸入轉換和循環轉換皆為卷積。

引數

filters: int，輸出空間的維度（卷積中的濾波器數量）。
kernel_size: int 或 3 個整數的元組/列表，指定卷積視窗的大小。
strides: int 或 3 個整數的元組/列表，指定卷積的步幅長度。strides > 1 與 dilation_rate > 1 不相容。
padding: 字串，"valid" 或 "same"（不區分大小寫）。"valid" 表示不填充。"same" 會均勻地填充輸入的左/右或上/下，使輸出具有與輸入相同的高度/寬度尺寸。
data_format: 字串，"channels_last" 或 "channels_first"。輸入中維度的順序。"channels_last" 對應於形狀為 (batch, steps, features) 的輸入，而 "channels_first" 對應於形狀為 (batch, features, steps) 的輸入。預設為在您的 Keras 設定檔 ~/.keras/keras.json 中找到的 image_data_format 值。如果您從未設定它，則將為 "channels_last"。
dilation_rate: int 或 3 個整數的元組/列表，指定用於擴張卷積的擴張率。
activation: 要使用的啟動函數。預設情況下，會應用雙曲正切啟動函數 (tanh(x))。
recurrent_activation: 用於循環步驟的啟動函數。
use_bias: Boolean，圖層是否使用偏差向量。
kernel_initializer: 用於 kernel 權重矩陣的初始化器，用於輸入的線性轉換。
recurrent_initializer: 用於 recurrent_kernel 權重矩陣的初始化器，用於循環狀態的線性轉換。
bias_initializer: 偏差向量的初始化器。
unit_forget_bias: Boolean。如果為 True，則在初始化時將 1 新增至遺忘閘的偏差。與 bias_initializer="zeros" 結合使用。建議在 Jozefowicz et al., 2015 中使用
kernel_regularizer: 應用於 kernel 權重矩陣的正規化函數。
recurrent_regularizer: 應用於 recurrent_kernel 權重矩陣的正規化函數。
bias_regularizer: 應用於偏差向量的正規化函數。
activity_regularizer: 應用的正規化函數。
kernel_constraint: 應用於 kernel 權重矩陣的約束函數。
recurrent_constraint: 應用於 recurrent_kernel 權重矩陣的約束函數。
bias_constraint: 應用於偏差向量的約束函數。
dropout: 介於 0 和 1 之間的浮點數。為輸入的線性轉換而捨棄的單元比例。
recurrent_dropout: 介於 0 和 1 之間的浮點數。為循環狀態的線性轉換而捨棄的單元比例。
seed: dropout 的隨機種子。
return_sequences: Boolean。是否傳回輸出序列中的最後一個輸出，或完整序列。預設值：False。
return_state: Boolean。除了輸出之外，是否傳回最後的狀態。預設值：False。
go_backwards: Boolean（預設值：False）。如果為 True，則反向處理輸入序列並傳回反向序列。
stateful: Boolean（預設值 False）。如果為 True，則批次中索引 i 處的每個樣本的最後狀態將用作後續批次中索引 i 的樣本的初始狀態。
unroll: Boolean（預設值：False）。如果為 True，則將展開網路，否則將使用符號迴圈。展開可以加速 RNN，儘管它往往更耗費記憶體。展開僅適用於短序列。

呼叫引數

inputs: 6D 張量。
mask: 形狀為 (samples, timesteps) 的二元張量，指示是否應遮罩給定的時間步。
training: Python Boolean，指示圖層應在訓練模式還是推論模式下運作。僅當設定了 dropout 或 recurrent_dropout 時才相關。
initial_state: 要傳遞到單元格的第一次呼叫的初始狀態張量列表。

輸入形狀

如果 data_format='channels_first'：5D 張量，形狀為：(samples, time, channels, *spatial_dims)
如果 data_format='channels_last'：5D 張量，形狀為：(samples, time, *spatial_dims, channels)

輸出形狀

如果 return_state：張量列表。第一個張量是輸出。其餘張量是最後的狀態，每個 4D 張量，如果 data_format='channels_first'，則形狀為：(samples, filters, *spatial_dims)，如果 data_format='channels_last'，則形狀為：(samples, *spatial_dims, filters)。
如果 return_sequences：5D 張量，如果 data_format='channels_first'，則形狀為：(samples, timesteps, filters, *spatial_dims)，如果 data_format='channels_last'，則形狀為：(samples, timesteps, *spatial_dims, filters)。
否則，4D 張量，如果 data_format='channels_first'，則形狀為：(samples, filters, *spatial_dims)，如果 data_format='channels_last'，則形狀為：(samples, *spatial_dims, filters)。

參考文獻

Shi et al., 2015（目前的實作不包含單元格輸出的回饋迴路）。

ConvLSTM3D 層

ConvLSTM3D 類別

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`ConvLSTM3D` 類別