如何在Theano中进行一维卷积

Question

我能找到的唯一函数是用于2D卷积的，可以在这里查看...

是否有任何经过优化的1D函数？

- Alexander McFarlane

Answer 1

看起来这个还在开发中，详情请参考这里。

我已经意识到可以通过将宽度或高度指定为1来使用conv2d()函数...

对于conv2d()函数，参数image_shape需要一个长度为4的列表，其中包含：

([number_images,] height, width)

通过设置height=1或者width=1，可以强制将其转换为一维卷积。

- Alexander McFarlane

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这实际上就是Lasagne在他们的conv1d层中所做的事情：https://github.com/Lasagne/Lasagne/blob/master/lasagne/theano_extensions/conv.py - Ishamael

Answer 2

尽管我认为 theano 中没有 conv1d，但 Lasagne（基于 theano 的神经网络库）有几个 Conv1D 层的实现。其中一些基于 theano 的 conv2d 函数，其中一个维度等于 1，有些使用单个或多个点积。我会尝试它们所有，也许基于点积的方法比 conv2d 和 width=1 表现更好。

https://github.com/Lasagne/Lasagne/blob/master/lasagne/theano_extensions/conv.py

- Ishamael

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我刚刚在调查Lasagne。这是一个很棒的库！由于我对Theano还不熟悉，所以在语法方面一直有些困难。我认为Lasagne可以帮助我更好地理解这个领域！ - Alexander McFarlane

Answer 3

为了更具体说明，我发现这个方法效果不错：

conv2d = T.signal.conv.conv2d

x = T.dmatrix()
y = T.dmatrix()
veclen = x.shape[1]

conv1d_expr = conv2d(x, y, image_shape=(1, veclen), border_mode='full')

conv1d = theano.function([x, y], outputs=conv1d_expr)

border_mode = 'full' is optional.

- H. Arponen