jiehanwang的专栏

第一次发帖，做个测试，以后逐一添上细节和代码。 目标：实现以Kinect为sensor的连续手语手别 特性： 使用非常简单用GPU能加速4倍以上，但是散热需要“格力“牌电风扇，没错。Stacked LSTM能够利用LSTM网络对一个序列的最后一个输出，实现孤立词（已经标注开始和结束位置）的识别能够利用LSTM网络对所有帧的输出结果，实现连续句子（原始视频，没有分割开始和结束，

更新了Keras 0.2.0。需要最新的Theano，于是安装了Theano Bleeding Edge. 新版本Keras实现了Merge中的mul和concat。以便于多通道的融合。 训练出现问题。原来的双层LSTM运行一段时间后会出现loss = nan的问题。这个问题在Keras 0.1.0上没有出现过。如果改用一层LSTM就没有什么问题了。 目前还在探索如何重新让双层LSTM训练起