连体多层感知器

问题描述

我正在研究 siamese 神经网络，我发现的只是 CNN 和 LSTM 的示例，如下所示：

shared_model = x

left_input = Input(shape=(max_seq_length,),dtype='int32')
right_input = Input(shape=(max_seq_length,dtype='int32')

malstm_distance = Mandist()([shared_model(left_input),shared_model(right_input)])
model = Model(inputs=[left_input,right_input],outputs=[malstm_distance])

我很好奇我是否可以用一些密集层替换 LSTM 层，使其成为一个孪生多层感知器？

解决方法

暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！

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