# CNN長短期記憶網絡
> 原文: [https://machinelearningmastery.com/cnn-long-short-term-memory-networks/](https://machinelearningmastery.com/cnn-long-short-term-memory-networks/)
### 使用示例Python代碼輕松介紹CNN LSTM循環神經網絡
。
具有空間結構的輸入(如圖像)無法使用標準Vanilla LSTM輕松建模。
CNN長短期記憶網絡或簡稱CNN LSTM是一種LSTM架構,專門用于具有空間輸入的序列預測問題,如圖像或視頻。
在這篇文章中,您將發現用于序列預測的CNN LSTM架構。
完成這篇文章后,你會知道:
* 關于用于序列預測的CNN LSTM模型架構的開發。
* CNN LSTM模型適合的問題類型的示例。
* 如何使用Keras在Python中實現CNN LSTM架構。
讓我們開始吧。

卷積神經網絡長短期記憶網絡
攝影: [Yair Aronshtam](https://www.flickr.com/photos/yairar/34484734116/) ,保留了一些權利。
## CNN LSTM架構
CNN LSTM架構涉及使用卷積神經網絡(CNN)層對輸入數據進行特征提取以及LSTM以支持序列預測。
CNN LSTM是針對視覺時間序列預測問題以及從圖像序列(例如視頻)生成文本描述的應用而開發的。具體來說,問題是:
* **活動識別**:生成在一系列圖像中演示的活動的文本描述。
* **圖像說明**:生成單個圖像的文本描述。
* **視頻說明**:生成圖像序列的文本描述。
> [CNN LSTM]是一類在空間和時間上都很深的模型,并且可以靈活地應用于涉及順序輸入和輸出的各種視覺任務
- [用于視覺識別和描述的長期循環卷積網絡](https://arxiv.org/abs/1411.4389),2015。
這種架構最初被稱為長期循環卷積網絡或LRCN模型,盡管我們將使用更通用的名稱“CNN LSTM”來指代在本課程中使用CNN作為前端的LSTM。
該體系結構用于生成圖像的文本描述的任務。關鍵是使用在具有挑戰性的圖像分類任務上預先訓練的CNN,該任務被重新用作字幕生成問題的特征提取器。
> ...使用CNN作為圖像“編碼器”是很自然的,首先將其預訓練用于圖像分類任務,并使用最后隱藏層作為生成句子的RNN解碼器的輸入
- [Show and Tell:神經圖像標題生成器](https://arxiv.org/abs/1411.4555),2015。
該體系結構還用于語音識別和自然語言處理問題,其中CNN用作音頻和文本輸入數據上的LSTM的特征提取器。
此體系結構適用于以下問題:
* 在其輸入中具有空間結構,例如2D結構或圖像中的像素或句子,段落或文檔中的單詞的一維結構。
* 在其輸入中具有時間結構,諸如視頻中的圖像的順序或文本中的單詞,或者需要生成具有時間結構的輸出,諸如文本描述中的單詞。

卷積神經網絡長短期記憶網絡體系結構
## 在Keras實施CNN LSTM
我們可以定義一個在Keras聯合訓練的CNN LSTM模型。
可以通過在前端添加CNN層,然后在輸出上添加具有Dense層的LSTM層來定義CNN LSTM。
將此體系結構視為定義兩個子模型是有幫助的:用于特征提取的CNN模型和用于跨時間步驟解釋特征的LSTM模型。
讓我們在一系列2D輸入的背景下看一下這兩個子模型,我們假設它們是圖像。
### CNN模型
作為復習,我們可以定義一個2D卷積網絡,它由Conv2D和MaxPooling2D層組成,這些層被排列成所需深度的堆棧。
Conv2D將解釋圖像的快照(例如小方塊),并且輪詢層將合并或抽象解釋。
例如,下面的片段期望讀入具有1個通道(例如,黑色和白色)的10×10像素圖像。 Conv2D將以2×2快照讀取圖像,并輸出一個新的10×10圖像解釋。 MaxPooling2D將解釋匯集為2×2塊,將輸出減少到5×5合并。 Flatten層將采用單個5×5貼圖并將其轉換為25個元素的向量,準備用于處理其他層,例如用于輸出預測的Dense。
```py
cnn = Sequential()
cnn.add(Conv2D(1, (2,2), activation='relu', padding='same', input_shape=(10,10,1)))
cnn.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
cnn.add(Flatten())
```
這對于圖像分類和其他計算機視覺任務是有意義的。
### LSTM模型
上面的CNN模型僅能夠處理單個圖像,將其從輸入像素變換為內部矩陣或向量表示。
我們需要跨多個圖像重復此操作,并允許LSTM在輸入圖像的內部向量表示序列中使用BPTT建立內部狀態和更新權重。
在使用現有的預訓練模型(如VGG)從圖像中提取特征的情況下,可以固定CNN。 CNN可能未經過訓練,我們可能希望通過將來自LSTM的錯誤反向傳播到多個輸入圖像到CNN模型來訓練它。
在這兩種情況下,概念上存在單個CNN模型和一系列LSTM模型,每個時間步長一個。我們希望將CNN模型應用于每個輸入圖像,并將每個輸入圖像的輸出作為單個時間步驟傳遞給LSTM。
我們可以通過在TimeDistributed層中包裝整個CNN輸入模型(一層或多層)來實現這一點。該層實現了多次應用相同層的期望結果。在這種情況下,將其多次應用于多個輸入時間步驟,并依次向LSTM模型提供一系列“圖像解釋”或“圖像特征”以進行處理。
```py
model.add(TimeDistributed(...))
model.add(LSTM(...))
model.add(Dense(...))
```
我們現在有模型的兩個元素;讓我們把它們放在一起。
### CNN LSTM模型
我們可以在Keras中定義CNN LSTM模型,首先定義一個或多個CNN層,將它們包裝在TimeDistributed層中,然后定義LSTM和輸出層。
我們有兩種方法可以定義相同的模型,只是在品味上有所不同。
您可以首先定義CNN模型,然后通過將整個CNN層序列包裝在TimeDistributed層中將其添加到LSTM模型,如下所示:
```py
# define CNN model
cnn = Sequential()
cnn.add(Conv2D(...))
cnn.add(MaxPooling2D(...))
cnn.add(Flatten())
# define LSTM model
model = Sequential()
model.add(TimeDistributed(cnn, ...))
model.add(LSTM(..))
model.add(Dense(...))
```
另一種也許更容易閱讀的方法是在將CNN模型中的每個層添加到主模型時,將其包裝在TimeDistributed層中。
```py
model = Sequential()
# define CNN model
model.add(TimeDistributed(Conv2D(...))
model.add(TimeDistributed(MaxPooling2D(...)))
model.add(TimeDistributed(Flatten()))
# define LSTM model
model.add(LSTM(...))
model.add(Dense(...))
```
第二種方法的好處是所有層都出現在模型摘要中,因此現在是首選。
您可以選擇您喜歡的方法。
## 進一步閱讀
如果您要深入了解,本節將提供有關該主題的更多資源。
### CNN LSTM論文
* [用于視覺識別和描述的長期循環卷積網絡](https://arxiv.org/abs/1411.4389),2015。
* [Show and Tell:神經圖像標題生成器](https://arxiv.org/abs/1411.4555),2015。
* [卷積,長短期記憶,完全連接的深度神經網絡](https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//pubs/archive/43455.pdf),2015。
* [字符意識神經語言模型](https://arxiv.org/abs/1508.06615),2015。
* [卷積LSTM網絡:用于降水預報的機器學習方法](https://arxiv.org/abs/1506.04214),2015。
### Keras API
* [Conv2D Keras API](https://keras.io/layers/convolutional/#conv2d) 。
* [MaxPooling2D Keras API](https://keras.io/layers/pooling/#maxpooling2d) 。
* [Flatten Keras API](https://keras.io/layers/core/#flatten) 。
* [TimeDistributed Keras API](https://keras.io/layers/wrappers/#timedistributed) 。
### 帖子
* [用于機器學習的卷積神經網絡的速成課程](http://machinelearningmastery.com/crash-course-convolutional-neural-networks/)
* [用Keras](http://machinelearningmastery.com/sequence-classification-lstm-recurrent-neural-networks-python-keras/) 在Python中用LSTM循環神經網絡進行序列分類
## 摘要
在這篇文章中,您發現了CNN LSTM模型架構。
具體來說,你學到了:
* 關于用于序列預測的CNN LSTM模型架構的開發。
* CNN LSTM模型適合的問題類型的示例。
* 如何使用Keras在Python中實現CNN LSTM架構。
你有任何問題嗎?
在下面的評論中提出您的問題,我會盡力回答。
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