KerasのLSTMを使用した単一ベクトルへのベクトルのマップ

Question

時間の経過と共に変化する特徴のベクトルを持ち、これを分類のレイヤーとして使用するために単一のベクトルにマッピングしたいとします。これはKerasでどのように実装されますか？例：

Input: <1.0, 2.0, 3.0> -> <1.1, 1.9, 3.2> -> ... 
Output: <1.0, 0.0, 0.0, 2.0> 

KerasドキュメントはLSTMオブジェクトが3次元で取ることを言うが、私はこのケースでそれを表現するかどうかはわかりません。

Answer 1

LSTMは[batch_size, time_steps, input_dim]で入力を受け取ります。あなたの場合、各ベクトルをタイムステップとして扱うことができます。だから、2つのタイムステップでの入力は以下のようになり上：

[<1.0, 2.0, 3,0>, <1.1, 1.0, 3.2>] which maps to <1.0, 0.0, 0.0, 2.0> 

例として：

input_dim = 3 
num_steps = 2 

model = Sequential() 
model.add(LSTM(16, input_shape=(num_steps, input_dim)) # output 2d [batch_size, 16] 
model.add(Dense(4)) # output [batch, 4] 

# ... more layers 

することは、彼らがよくやっているドキュメントを読むことを恐れてはいけません。 https://keras.io/layers/recurrent/#lstm