در ادامه توضیحات فرنوش لایه TimeDistributed در Keras یکی از لایه‌هایی است که برای کار با داده‌های زمانی (مانند دنباله‌های ویدیویی، صوتی و متنی) استفاده می‌شود. این لایه به کارگیری یک لایه دیگر را بر روی هر تایم‌استپ (گام زمانی) از داده‌های ورودی اجازه می‌دهد. به عبارت دیگر، TimeDistributed لایه‌ای است که به شما امکان می‌دهد یک لایه را به صورت جداگانه برای هر نمونه از داده‌های زمانی پیاده‌سازی کنید، و در نتیجه ویژگی‌های محلی در طول دنباله را یاد بگیرید.
برای درک بهتر، فرض کنید که شما یک دنباله از ویدیو‌هایی دارید که هر کدام از آن‌ها شامل تصاویری در طول زمان است. اگر شما می‌خواهید یک کانولوشن 2 بعدی (2D Convolution) برای هر تصویر انجام دهید، می‌توانید از لایه TimeDistributed به شرح زیر استفاده کنید:
from keras.layers import TimeDistributed, Conv2D, Input
from keras.models import Model
input_shape = (None, 64, 64, 3) # فرض کنید هر تصویر 64x64 پیکسل با 3 کانال رنگی است
video_input = Input(shape=input_shape)
# اعمال کانولوشن 2 بعدی برای هر تصویر به صورت جداگانه
conv_layer = Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), activation='relu')
time_distributed_output = TimeDistributed(conv_layer)(video_input)
model = Model(inputs=video_input, outputs=time_distributed_output)
در این مثال، ما یک لایه کانولوشن 2 بعدی (Conv2D) با 32 فیلتر و اندازه کرنل 3x3 ایجاد کرده‌ایم. سپس این لایه را به وسیله لایه TimeDistributed بر روی هر تصویر از دنباله‌ی ویدیویی به صورت جداگانه اعمال می‌کنیم.
به طور کلی، لایه TimeDistributed در Keras به شما اجازه می‌دهد تا یک لایه را بر روی داده‌های زمانی به صورت جداگانه اعمال کنید و در نتیجه مدلی بسازید که می‌تواند ویژگی‌ها و الگوهای محلی در طول دنباله را یاد