Блог

Главная - Вопросы по программированию - Как мне получить представление скрытого пространства из автоэнкодера на основе LSTM?

Как мне получить представление скрытого пространства из автоэнкодера на основе LSTM?

#python #tensorflow #keras #lstm #autoencoder

#python #тензорный поток #keras #lstm #автоэнкодер

Вопрос:

Я пытаюсь получить скрытое пространство из автоэнкодера, чтобы построить график и наблюдать за его поведением. Я действительно не знаю, могу ли я получить его из RepeatVector или, если мне нужно добавить Dense слой.

Вот мой код:

 model = Sequential()
input_shape = (X_train.shape[1], X_train.shape[2]) 
model.add(LSTM(16, activation='relu', return_sequences=True, input_shape=input_shape)) #Encoder
model.add(LSTM(4, activation='relu', return_sequences=False)) #Encoder
model.add(RepeatVector(X_train.shape[1])) #Latent
model.add(LSTM(4, activation='relu', return_sequences=True)) #Decoder
model.add(LSTM(16, activation='relu', return_sequences=False)) #Decoder
model.add(TimeDistributed(Dense(X_train.shape[2]))) #Decoder

Как мне получить представление скрытого пространства?