图：pixabay
原文来源：https://machinelearningmastery.com/
作者：Jason Brownlee
「机器人圈」编译：嗯~阿童木呀、多啦A亮
大家应该都很清楚，诸如图像这样的具有空间结构的输入，是不能用标准的Vanilla LSTM来进行简单建模的。
卷积神经网络长期短期记忆网络或简称CNN LSTM，它是LSTM架构，是专门为诸如图像或视频等序列预测问题而设计的LSTM架构。
在这篇文章中，你将了解更多关于用以序列预测的CNN LSTM架构的详细信息。
阅读本文之后，你将会知道：
•用于序列预测的CNN LSTM模型架构的发展。
•适合用CNN LSTM模型进行处理的问题类型的示例。
•在Python中如何用Keras实现CNN LSTM架构。
一切准备就绪，开始启程吧。
CNN LSTM架构
CNN LSTM架构涵盖了使用卷积神经网络（CNN）层对输入数据结合LSTM架构进行特征提取，以支持序列预测。
CNN LSTM被开发用于视觉时间序列预测问题和从图像序列（例如视频）生成文本描述的应用。具体来说，问题包括以下几种：
•行为识别：生成图像序列中演示的行为的文本描述。
•图像描述：生成单个图像的文本描述。
•视频描述：生成图像序列的文本描述。
[CNN LSTM]是一类在空间和时间上都具有一定深度的模型，它可以灵活地应用于一系列涉及顺序输入和输出的视觉任务。
——2015《用于视觉识别和描述的长期循环卷积网络》（https://arxiv.org/abs/1411.4389）
其实这种架构最初被称为长期循环卷积网络或LRCN模型，尽管在此次课程中，我们将使用更通用的名称“CNN LSTM”来指代使用CNN作为前端的LSTM。
该架构主要用于生成图像的文本描述任务。其中最关键的是CNN的使用，它要在一个具有挑战性的图像分类任务中进行预训练，而这个任务被重新定义为用于标题生成问题的特征提取器。
将CNN用作图像“编码器”是很自然的，首先对它进行预训练，以用于图像分类任务，并使用最后一个隐藏层作为生成句子的RNN解码器的输入。
——2015《展示并讲述：神经图像字幕生成器》（https://arxiv.org/abs/1411.4555）
除此之外，该架构还被用于语音识别和自然语言处理问题，其中CNN用作音频和文本输入数据中的LSTM特征提取器。
这种架构非常适合于以下问题：
•在其输入中具有空间结构，例如图像中的2维结构或像素，或者是句子、段落以及文档中的单词的1维结构。
•在其输入中具有时间结构，例如视频中的图像顺序或文本中的单词，或者需要在文本描述中生成具有时间结构的输出，例如文本描述中的单词。
卷积神经网络长短期记忆网络的网络架构
用keras实现CNN LSTM
我们可以定义一个用Keras联合训练的CNN LSTM模型。
关于CNN LSTM的定义可以这样理解：在前端添加CNN层，然后在输出端添加具有密集层的LSTM层。
将此架构定义为是由两个子模型组成的是有帮助的：用于特征提取的CNN模型和用于在时间步长中解释特征的LSTM模型。
让我们在一个具有二维输入序列（我们将其假设为图像）的情境中来理解这两个子模型。
CNN模型
我们可以定义一个2D卷积网络，由Conv2D和MaxPooling2D层组成，并将其层叠到所需深度的堆叠中。
Conv2D将解释图像的快照（例如，小方块），池化层将合并或抽象解释。
例如，下面的代码片段可以读取具有1个通道（例如黑色和白色）的10×10像素图像。 Conv2D将以2×2快照读取图像，并输出图像的一个新的10×10的解释。MaxPooling2D将将解释池化为2×2块，将输出减少到5×5合并中。打散的层将采取单个5×5映射，并将其转换为25个元素的向量，为处理其他层做准备，例如用于预测输出的密度。
这对于图像分类和其他计算机视觉任务是有意义的。
LSTM模型
以上CNN模型只能处理单个图像，将其从输入像素转换为内部矩阵或向量表示。
我们需要跨多个图像重复此操作，并允许LSTM使用反向传播（BPTT）在输入图像的内部矢量表示的序列之间建立内部状态并更新权重。
在使用现有的预编程模型（如VGG）进行图像特征提取的情况下，CNN可以被固定。CNN可能没有受过训练，我们可能希望通过从多个输入图像到CNN模型的LSTM的反向传播误差来训练。
在这两种情况下，概念上，都存在一个CNN模型和一系列LSTM模型，每个时间步长一个。我们要将CNN模型应用于每个输入图像，并将每个输入图像的输出作为单个时间步长传递给LSTM。
我们可以通过将整个CNN输入模型（一层或更多层）缠绕在TimeDistributed层中来实现。该层实现了多次施加相同层或多层的期望结果。在这种情况下，将其多次应用到多个输入时间步骤，并向LSTM模型轮流提供一系列“图像解释”或“图像特征”。
我们现在有两个模型元素：让我们把它们放在一起
CNN LSTM模型
我们可以通过首先定义CNN层或层，将它们缠绕在TimeDistributed层中，然后定义LSTM和输出层，从而在Keras中定义CNN LSTM模型。
我们有两种方法定义模型，它们是等价的，只是品味不同而已。
你可以先定义CNN模型，然后通过将整个CNN层序列缠绕在TimeDistributed层中，将其添加到LSTM模型，如下所示：
另一种代替的方法，也许更容易阅读的方法是将时间分布图中的每个层缠绕在CNN模型中，将其添加到主模型中。
第二种方法的好处是，所有层都出现在拟合优度情况简报中，对目前来说这是最合适的。
当然，你可以根据自己的品味选择你喜欢的方法。
进一步阅读
如果你想进一步深入了解，本部分将提供更多关于该主题的资源。
CNN LSTM论文
•《用于视觉识别和描述的长期循环卷积网络》2015（https://arxiv.org/abs/1411.4389）
•《展示并讲述：神经图像字幕生成器》
2015年（https://arxiv.org/abs/1411.4555）
•《卷积式、长短期记忆、完全连接的深度神经网络》2015（https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//pubs/archive/43455.pdf）
•《字符意识神经语言模型》
2015（https://arxiv.org/abs/1508.06615）
•《卷积式LSTM网络：降水预报机器学习方法》
2015年（https://arxiv.org/abs/1506.04214）
Keras API
•Conv2D Keras API
•MaxPooling2D Keras API
•Flatten Keras API
•TimeDistributed Keras API
帖子
•用于机器学习的卷积神经网络速成课程（http://machinelearningmastery.com/crash-course-convolutional-neural-networks/）
•LSTM循环神经网络与Keras的Python序列分类（http://machinelearningmastery.com/sequence-classification-lstm-recurrent-neural-networks-python-keras/）
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