1、RNN要求你,每次塞纸时,不管纸是什么形状(不管batch等于多少),都必须把10层纸依次、先后、全塞进去,才算一次完整的喂纸,中间不许停(time_step=10) 2、同时,每层纸在进纸时,还需要跟上层产生的碎纸片一起塞进去(h_{t-1}+x_{t}) 至此,我们看到,batch依然保留,与time_step分别代表不同意义。 其实,从...
1.RNN中的input:batch_size,time_steps,input_size. batch_size是数据的批次,将全部数据划分为n批进行训练; time_steps为时间步,比如输入为一句话,每一步则为每一个字; input_size为输入数据本身的维度; (1) 1行数据 * batch = 全部数据 (2) 1行数据被分为了 n个timestep所以要把输入数据转化为三维 ...
举个例子:假设输入数据的格式为(batch_size, time_steps, input_size),其中time_steps表示序列本身的长度,如在NLP中,一句话有25个字,每个字的向量维度为300,那么time_steps就是句子的长度=25,input_size=300。另外我们已经定义好了一个RNNCell,调用该RNNCell的call函数time_steps次,对应的代码就是: outputs, s...
在input_shape指定的参数(time_steps x features)。我们将简化一切并使用单变量数据，即只有一个特征；...
前面我们处理的输入shape=(batch_size, time_step, input_size),输入序列是定长的,拿我们做自然语言处理为例子,如果数据有1000段时序的句子,每句话有25个字,对每个字进行向量化,每个字的向量维度为300,那么batch_size=1000,time_steps=25,input_size=300。但是每句话的句子长度都是不一样的,这时候我们就需要在...
首先需要明确的概念是：batchsize指的是一次喂入网络的样本数，属于样本数量上的概念；而timestep指的是...
首先需要明确的概念是:batchsize指的是一次喂入网络的样本数,属于样本数量上的概念;而timestep指的是每个样本内包含有多少个时刻(步长),属于每个样本内部的概念。既然题主提出了这样的疑问,说明对于LSTM的细节之处尚有困惑之处,因此下面先大致说一下一个RNN和LSTM单元内部的参数情况,再以基于LSTM的MINIST手写体分类...
Batchsize是指在神经网络训练过程中,每次前向和后向传播的样本数量。而Timestep在RNN和LSTM中,表示输入序列的长度,即在一个时间步中处理多少数据。 2.影响不同 Batchsize的选择会影响模型的训练速度和准确性。通常,较大的Batchsize可以加速训练速度,但可能会导致模型陷入局部优异解。而Timestep的选择直接影响模型对序...
首先需要明确的概念是:batchsize指的是一次喂入网络的样本数,属于样本数量上的概念;而timestep指的是每个样本内包含有多少个时刻(步长),属于每个样本内部的概念。既然题主提出了这样的疑问,说明对于LSTM的细节之处尚有困惑之处,因此下面先大致说一下一个RNN和LSTM单元内部的参数情况,再以基于LSTM的MINIST... ...
按照教程,应该设置为(batch, time_step, input_size)的形式,因为我想让网络记住每个sample的feature的sequence,所以我把time_step设置成了20(一个sample有20个featur,最后我得到了(-1,20,20),但是会报错,然后我又改成了(-1,1,20), 这就没问题了,但是改成这样,是不是就没有记住feature的sequence? output =...