keras 中的 ConvLSTM1D 如何从分离的 Conv1D 和 LSTM 层构建？

我读了这个文档： https://keras.io/api/layers/recurrent_layers/conv_lstm1d/

但是，我们可以使用 ConvLSTM1D 和 Conv1D 层构造 LSTM 的等效层吗？或者，它们是完全分离的层。 也许这就是我的想法，我不确定这是否正确：

from keras.api.layers import Input, Conv1D, LSTM

# this
inputs = Input((512, 1)) #(timestep, num of channels)
conv = Conv1D(filters=8, kernel_size=3)(inputs)
lstm = LSTM(16, return_sequences=True)(conv)
another_layer = (...)(lstm)

# is equivalent with
inputs = Input((512, 1))
conv_lstm = ConvLSTM1D(???)

你对 ConvLSTM1D 层如何工作的理解是正确的，但不能用独立的 Conv1D 和 LSTM 层以你所描述的方式完全复制它。以下是原因：

ConvLSTM1D 与 Conv1D + LSTM

• ConvLSTM1D 将卷积操作融入 LSTM 单元本身。这意味着在每个时间步，卷积核不仅应用于输入数据，还应用于前一个时间步的隐藏状态。这允许网络学习空间（来自卷积）和时间（来自 LSTM）模式，这些模式在序列数据中是相互依赖的。

• Conv1D + LSTM 首先使用 Conv1D 层对输入数据执行卷积。然后将卷积后的输出馈送到 LSTM 层，该层按顺序处理数据。此方法确实捕获了一些空间和时间信息，但它没有像 ConvLSTM1D 那样在 LSTM 单元内明确地建模这些模式之间的交互。

等效性

虽然不能使用独立的 Conv1D 和 LSTM 层完美地复制 ConvLSTM1D ，但可以创建一个近似于其行为的体系结构。为此，需要确保 Conv1D 层应用于 LSTM 单元的每个时间步。这可以通过使用 TimeDistributed 层将 Conv1D 层包装在 LSTM 层内来实现。

from keras.api.layers import Input, Conv1D, LSTM, TimeDistributed

# ConvLSTM1D 的近似值
inputs = Input((512, 1))
conv_lstm = TimeDistributed(Conv1D(filters=8, kernel_size=3))(inputs)
lstm = LSTM(16, return_sequences=True)(conv_lstm)
another_layer = (...)(lstm)

此方法在 LSTM 单元的每个时间步都应用卷积，使其更接近 ConvLSTM1D 的行为。但是，它仍然不是一个确切的等效项，因为 ConvLSTM1D 层的内部机制经过优化以在卷积和时间操作之间进行联合学习。

总结

虽然 Conv1D + LSTM 可以通过使用 TimeDistributed 层进行调整来近似 ConvLSTM1D ，但它并不能完全捕获相同的行为。 ConvLSTM1D 层是专为在序列数据中有效学习空间时间模式而设计的，并且在许多情况下都优于分离的卷积和 LSTM 层。