作者clansoda (小笨)
看板DataScience
标题[问题] RNN 各层神经元数量不同的连结方式
时间Sun Apr 21 21:14:41 2019
各位资料科学先进好, 目前我在用RNN实作预测模型
我的第一层有1024个神经元而第二层有512个
我做完才发现这跟我一般在ppt上面看到的一个output对一个input的不一样
想请问他是怎麽做到1024个output整合进512个input里面呢?
因为我是用keras做的，想知道一般实务上的做法与keras的做法分别是什麽?
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1F：→ thefattiger: 你把time steps跟hidden units的数量搞混了 04/21 21:44
2F：→ thefattiger: 前一层RNN return_sequences=True 就行了 04/21 21:46
3F：→ clansoda: 可以请再仔细说明一点吗? 还是不太懂 04/23 02:59
4F：→ yoyololicon: 1024和512是资料在每个时间点上的维度 04/23 06:42
5F：→ yoyololicon: 不是指sequence长度 04/23 06:42