machine-learning - 层的附加外部输入

Question

我正在尝试实现类似于 https://www.jstage.jst.go.jp/article/transinf/E101.D/2/E101.D_2017EDP7165/_pdf 中提出的架构。 使用微软的CNTK框架。因此，我需要将输入添加到一个或多个隐藏层，这些隐藏层不代表前一层的输出，而是外部定义的。

我尝试将标准层和这些附加输入拼接到单个层中，但随后我获得了具有多个输入的层。而且我也不确定如何在 CNTK 中对两个连续层进行部分连接。 我查看了文档，但没有找到任何可以帮助我的功能。这可以用 CNTK 实现吗？

Answer 1

code = C.input_variable()
input_tensor = C.input_variable()

denseout1 = Dense()(C.splice(input_tensor, code, axis=...))
denseout2= Dense()(C.splice(denseout1, code, axis=...))

** 我在这里回答，以便任何看到此问题的人也能得到帮助。