如何在喀拉拉邦实现CRNN层？

Question

我是在Keras中实现RNN的新手。我想在Keras的下一层中实现卷积递归神经网络（CRNN）。

这里是我想要实现的展开版本：

。

因此，输入x0是形状为（20、128、128、1），[时间步长，image_width，image_height，通道]的3D数据，我希望输出x10具有相同的形状。我现在也正在使用Vanilla RNN。对于卷积（Conv2D）的细节，我想使用32个通道，内核大小为（3x3），正好超过图像的宽度和高度。

感谢您对代码的任何帮助。