Keras LSTM: Was sind Zeitschritte und Funktionen und wie nutzt Stateful LSTM sequentielle Informationen?

Keras LSTM verstehen

Was sind Zeitschritte und Funktionen?

Der Zeitschritt und die Merkmale werden durch die letzten beiden Dimensionen des Tensors angegeben.

• Zeitschritt: Geben Sie die Anzahl der Schritte in der Sequenz ein.
• Funktion: Die Anzahl der Werte bei jedem Zeitschritt in der Eingabesequenz.

Laut dem in der Frage bereitgestellten Code ist trainX ein 3D-Array mit Zeitschritten von 3 und Features von 1. Dies zeigt, dass das Modell eine Viele-zu-Eins-Situation berücksichtigt, in der die drei rosa Kästchen mehreren Eingaben entsprechen.

Stateful LSTM

Stateful LSTM ermöglicht es dem Modell, Zellzustandswerte über Chargen hinweg beizubehalten. Wenn „batch_size“ 1 ist, wird der Speicher zwischen den Trainingsläufen zurückgesetzt. Dies hilft dem Modell, sich an frühere Schritte in der Sequenz zu erinnern, um genauere Vorhersagen zu treffen. In diesem Beispiel ist „batch_size“ auf 1 gesetzt und die Daten werden nicht gemischt, was bedeutet, dass das Modell die Daten nacheinander sieht und die Sequenzinformationen nutzt.

Beispieldiagramm

Das von Ihnen bereitgestellte Bild entspricht dem folgenden Keras-Modell:

Abbildung 1:

• Keras verarbeitet die Eingabesequenz im Viele-zu-Viele-Verfahren.
• return_sequences=True ermöglicht der Ebene die Ausgabe von Sequenzen bei jedem Zeitschritt.

Abbildung 2:

• stateful=True ermöglicht dem Modell, den Zustand über Stapel hinweg beizubehalten.
• Das rote Kästchen in jeder Zeile stellt einen Stapel der Originalsequenz dar.
• Das grüne Kästchen in jeder Zeile stellt die vom Modell in jedem Stapel ausgegebene Sequenz dar.
• Aufeinanderfolgende Zeilen geben an, dass das Modell die gesamte Sequenz als eine kontinuierliche Sequenz behandelt, auch wenn sie stapelweise in das Modell eingespeist wird.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonKeras LSTM: Was sind Zeitschritte und Funktionen und wie nutzt Stateful LSTM sequentielle Informationen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!