使用 keras 创建最后一个输出作为当前输入 LSTM 模型

【问题标题】：Create last output as current input LSTM model using keras使用 keras 创建最后一个输出作为当前输入 LSTM 模型
【发布时间】：2021-01-22 11:24:02
【问题描述】：

我正在研究图像字幕问题，我想通过输入图像的字幕来构建使用 多对多 LSTM 架构训练的模型，但在预测时，我想要相同的模型表现得像一个一对多模型，它将起始词作为第一个输入，并通过使用前一个输出词作为输入自动生成其他词。

就这样

是否可以创建这样的模型？

我是深度学习的新手，所以我上面描述的可能是一对多或多对多模型。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

如果我正确理解了你的问题，

你想给一个输入一个词（token），然后模型根据之前的输出给你多个连续的词？

如果是这样，一个接受一个词并预测一个词的模型是否适合你？然后您可以将当前输出作为输入反馈并重复。

问题在于，这样的模型会学习训练数据的统计分布。也就是说，如果你给模型一个词，它会输出统计上重复的词。

无论哪种方式，您都可以使用 RNN 层（GRU、LSTM）来构建这样的模型。

【讨论】：