Как реализовать многоуровневую LSTM RNN в керасе

Question

У меня есть 100 отдельных пользователей, и набор данных состоит из действий этих пользователей за последние 1 год.Входы для LSTM RNN имеют векторы функций, соответствующие этим пользователям.Пользователь также включен, потому что поведение каждого пользователя может варьироваться от человека к человеку.Сеть должна изучать поведение каждого пользователя и уметь предсказывать следующее поведение на основе прошлой информации того же пользователя.Как сохранить отдельные скрытые состояния для каждого пользователя в RNN LSTM.

Следующая запись в блоге похожа на мою проблему:

https://towardsdatascience.com/multi-state-lstms-for-categorical-features-66cc974df1dc

Answer 1

Это просто автоматически.Вам не нужно ничего делать.

Слой LSTM определенно будет иметь матрицу состояний размером с вашу группу пользователей.(В противном случае это было бы бесполезно)