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私はLSTMと、それらをKerasで構築する方法を理解しようとしています。私は、RNNを実行するために主に4つのモードがあることを発見しました（図の4つの正しいモード） 画像ソース：Andrej Karpathy さて、それぞれのミニマルなコードスニペットがKerasでどのように見えるのかと思います。だから何かのような model = Sequential() model.add(LSTM(128, input_shape=(timesteps, data_dim))) model.add(Dense(1)) 4つのタスクのそれぞれについて、少しの説明があるかもしれません。

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rnnの可変長シーケンス入力にパッキングを使用する方法を複製しようとしましたが、最初にシーケンスを「パック」する必要がある理由を理解する必要があると思います。 なぜそれらを「パッド」する必要があるのか​​理解していますが、なぜ「パッキング」（スルーpack_padded_sequence）が必要なのですか？ 高レベルの説明をいただければ幸いです。

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