#keras #recurrent-neural-network
#keras #рекуррентная нейронная сеть
Вопрос:
В документации для SimpleRNN (https://keras.io/layers/recurrent/#simplernncell ), она описывается как «Полностью подключенная RNN, где выходные данные должны быть возвращены на вход».
Есть ли простой способ использовать этот слой (или другой встроенный метод), чтобы я мог вводить новые входные данные (вместо использования выходных данных с предыдущего временного шага)?
например, у меня есть последовательность из тысячи чисел
[1 2 3 4 5, ..., 999, 1000]
который я хотел бы ввести в RNN за 1000 временных шагов.
Математически это эквивалентно наличию системы:
в отличие от:
Комментарии:
1. Я пришел к тому же выводу… SimpleRNN, похоже, вводит выходные данные предыдущего уровня. Вы нашли ответ на свой вопрос?
Ответ №1:
Количеством временных шагов можно управлять с помощью параметра input_shape.
model = Sequential()
model.add(SimpleRNN(300, input_shape=(1,1)))
(1,1) => timestep=1, input_feature_size=1