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Kerasを使用したLSTMのinput_shapeパラメーターについて
「シーケンス分類用のStacked LSTM」という名前のKerasのドキュメントに記載されている例を使用しようとしていますが（以下のコードを参照）input_shape、データのコンテキストでパラメーターを把握できません。 入力として、最大長31のパディングされたシーケンスに整数でエンコードされた25の可能な文字のシーケンスのマトリックスがあります。その結果、my x_trainはshapeの(1085420, 31)意味を持ち(n_observations, sequence_length)ます。 from keras.models import Sequential from keras.layers import LSTM, Dense import numpy as np data_dim = 16 timesteps = 8 num_classes = 10 # expected input data shape: (batch_size, timesteps, data_dim) model = Sequential() model.add(LSTM(32, return_sequences=True, input_shape=(timesteps, data_dim))) # returns a sequence of vectors of …
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