主要内容

sequenceunfoldinglayer

序列展开层

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描述

序列展开层在序列折叠后恢复输入数据的序列结构。

要使用序列展开层，您必须连接MinibatchSize相应序列折叠层的输出MinibatchSize序列展开层的输入。例如，请参阅创建用于视频分类的网络。

创建

句法

layer = sequenceunfoldinglayer
layer = sequenceunfoldinglayer（'name'，name）

描述

层= sequenceunfoldinglayer创建一个序列展开层。

例子

层= sequenceunfoldinglayer（'name'，姓名）创建一个序列展开层并设置可选的姓名使用名称值对的属性。例如，sequenceunfoldinglayer（'name'，'fulold1'）创建一个名称的序列展开层'fromold1'。将属性名称包装在单引号中。

特性

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图层名称，指定为字符向量或字符串标量。为了层数组输入，火车网，，，，汇编工作，，，，LayerGraph， 和dlnetwork功能自动将名称分配给具有名称的图层''。

数据类型：char|细绳

该层的输入数量。

该层有两个输入：

  • '在'- 输入功能图。

  • “ MINIBATCHSIZE”- 来自相应序列折叠层的迷你批量大小。该输出必须连接到“ MINIBATCHSIZE”相应序列折叠层的输出。

数据类型：双倍的

层的输入名称。

该层有两个输入：

  • '在'- 输入功能图。

  • “ MINIBATCHSIZE”- 来自相应序列折叠层的迷你批量大小。该输出必须连接到“ MINIBATCHSIZE”相应序列折叠层的输出。

数据类型：细胞

此属性仅阅读。

层的输出数。该层仅具有单个输出。

数据类型：双倍的

此属性仅阅读。

层的输出名称。该层仅具有单个输出。

数据类型：细胞

例子

全部收缩

打开实时脚本

创建一个名称的序列展开层'fromold1'。

layer = sequenceunfoldinglayer（'姓名'，，，，'fromold1'）
layer =带有属性的sequenceunfoldinglayer：name：'froulold1'numInputs：2 inputNames：{'in''minibatchSize'}
打开实时脚本

为包含图像序列的数据创建深度学习网络，例如视频和医疗图像数据。

  • 要将图像的序列输入到网络中，请使用序列输入层。

  • 要独立应用卷积操作到每个时间步，请首先使用序列折叠层将图像序列转换为图像数组。

  • 为了恢复执行这些操作后的序列结构，请使用序列展开层将此图像数组转换回图像序列。

  • 要将图像转换为特征向量，请使用平坦的层。

然后，您可以将矢量序列输入到LSTM和Bilstm层中。

定义网络体系结构

创建一个分类LSTM网络，该网络将28 by-28灰度图像的序列分类为10个类。

定义以下网络体系结构：

  • 一个序列输入层，输入大小为[28 28 1]。

  • 具有20个5 x 5滤波器的卷积，批归归式化和Relu层块。

  • 具有200个隐藏单元的LSTM层仅输出最后一个时间步骤。

  • 大小10（类数）的完全连接层，然后是软磁层和分类层。

要独立执行每个时间步上的卷积操作，请在卷积层之前包括一个序列折叠层。LSTM层期望矢量序列输入。为了恢复序列结构并将卷积层的输出重塑为特征向量的序列，请在卷积层和LSTM层之间插入序列展开层和平坦的层。

inputsize = [28 28 1];过滤= 5;numfilters = 20;numhidendunits = 200;数字= 10;层= [...sequenceInputlayer（Inputsize，'姓名'，，，，'输入'）sequenceFoldinglayer（'姓名'，，，，'折叠'）卷积2Dlayer（过滤，数字，'姓名'，，，，'conv'）batchnormalizationlayer（'姓名'，，，，'bn'）relulayer（'姓名'，，，，'relu'）sequenceunfoldinglayer（'姓名'，，，，'展开'）flattenlayer（'姓名'，，，，“扁平”）lstmlayer（numhidendunits，'outputmode'，，，，'最后的'，，，，'姓名'，，，，'lstm'）完整连接的layerer（numClasses，'姓名'，，，，'FC'）SoftMaxlayer（'姓名'，，，，'SoftMax'）分类器（'姓名'，，，，'分类'）;

将图层转换为图层图并连接MinibatchSize序列折叠层输出到序列展开层的相应输入。

lgraph = layergraph（layers）;lgraph =连接器（lgraph，'折/minibatchsize'，，，，“展开/minibatchsize”）；

使用阴谋功能。

图（lgraph）

图包含一个轴对象。轴对象包含类型图形图的对象。

扩展功能

GPU代码生成
使用GPU CODER™为NVIDIA®GPU生成CUDA®代码。

版本历史记录

在R2019a中引入

也可以看看

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话题