Как должен выглядеть вход в LSTM? - PullRequest
0 голосов
/ 17 июня 2019

Представьте, вы обучаете модель LSTM тензорному потоку для задачи классификации последовательности. На каждом временном шаге у вас есть двоичный вектор v_i (например, v_i=[0, 1, 0, 1]), и для каждой последовательности у вас есть переменное число временных шагов (хотя длины двоичных векторов v_i равны).

При обучении модели LSTM тензорному потоку:

lstm_cell=tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(number_of_hidden) 
tf.contrib.rnn.static_rnn (lstm_cell, training_data)

Одинаковая ли обучающая последовательность (с тремя временными шагами v_1=[0, 1, 0, 1], v_2=[1, 1, 1, 0] и v_3=[0, 0, 1, 1]) должна выглядеть как

[[0, 1, 0, 1], [1, 1, 1, 0], [0, 0, 1, 1]] 

или

[[0], [1], [0], [1], [1], [1], [1], [0], [0], [0], [1], [1]] 

или что-то еще?

Я немного озадачен тем, как LSTMCell обрабатывает входные данные на каждом временном шаге.

...