0
以下はRNNモデルです。KERASのmodel.summaryにおける出力形状の意味は?
そしてkerasにおいて、以下のコードの出力形状が(N、10)です。
model=Sequential()
model.add(RNN(10, input_shape=(1, look_back)))
出力形状(N、10)のNはbatch_sizeです。
以下はRNNモデルです。KERASのmodel.summaryにおける出力形状の意味は?
そしてkerasにおいて、以下のコードの出力形状が(N、10)です。
model=Sequential()
model.add(RNN(10, input_shape=(1, look_back)))
出力形状(N、10)のNはbatch_sizeです。
はい10
はD_h
です。基本的にRNN(units)
は、units
パラメータに指定した数値(この場合は10
)で、レイヤがRNNの最後のタイムステップからベクトルh_t
を返すことを示します。すなわち、units
パラメータは、その特定の層の出力ベクトルの次元数を示す。
ありがとう、もう一度質問したいと思います。ケラでは、x_tは行ベクトル(1、d)としてRNNに入りますか? –