目次
Keras Long Short Term Memories (LSTM) について
再形成とステートフルネス
時間ステップと機能
ステートフル LSTM 動作
さまざまな LSTM 構成の実現
ホームページ バックエンド開発 Python チュートリアル Keras のステートフル LSTM は従来の LSTM とどのように違うのでしょうか?また、それぞれのタイプをいつ使用する必要がありますか?

Keras のステートフル LSTM は従来の LSTM とどのように違うのでしょうか?また、それぞれのタイプをいつ使用する必要がありますか?

Nov 05, 2024 am 04:17 AM

How do Stateful LSTMs in Keras differ from traditional LSTMs, and when should I use each type?

Keras Long Short Term Memories (LSTM) について

再形成とステートフルネス

データ再形成:

再形成操作は、Keras が想定する LSTM 入力形式 ([サンプル、タイム ステップ、特徴]) に準拠するために必要です。この場合、サンプルはデータセット内のシーケンスの数を表し、タイム ステップは各シーケンスの長さを示し、特徴量は各タイムステップの入力変数の数を示します。データを再形成することで、LSTM がシーケンス情報を適切に処理できるようになります。

ステートフル LSTM:

ステートフル LSTM は、トレーニング中に複数のバッチにわたって内部状態を保持します。これにより、これまでに見た配列情報を「記憶」することができます。提供されている例では、batch_size が 1 に設定され、メモリはトレーニングの実行の間にリセットされます。これは、LSTM がステートフル機能を十分に活用していないことを意味します。ステートフルネスを利用するには、通常、1 より大きいバッチ サイズを使用し、バッチ間の状態のリセットを避けます。これにより、LSTM は複数のシーケンスにわたる長期的な依存関係を学習できるようになります。

時間ステップと機能

時間ステップ:

時間ステップの数は、データセット内の各シーケンスの長さを示します。あなたが共有したイメージでは、可変長シーケンスが 1 つの出力に凝縮される多対 1 のケースを考慮しています。ピンクのボックスの数は、入力シーケンスのタイム ステップ数に対応します。

特徴:

特徴の数は、それぞれの特徴の入力変数の数を指します。タイムステップ。複数の金融銘柄を同時にモデル化するなど、多変量系列では、タイム ステップごとに複数の特徴があり、予測されるさまざまな変数を表します。

ステートフル LSTM 動作

図内の赤いボックスは、は隠れた状態を表し、緑色のボックスはセルの状態を表します。これらは視覚的には同じですが、LSTM では別個の要素です。 LSTM のステートフルな動作は、これらの状態が後続のタイム ステップおよびバッチに引き継がれることを意味します。ただし、この例のトレーニング実行間の状態のリセットにより、真のステートフル性が妨げられることに注意することが重要です。

さまざまな LSTM 構成の実現

単一レイヤーでの多対多:

単一 LSTM レイヤーで多対多の処理を実現するには、return_sequences=True を使用します。これにより、出力形状に時間次元が含まれるようになり、シーケンスごとに複数の出力が可能になります。

単一レイヤーによる多対 1:

多対 1 の処理の場合は、return_sequences=False を設定します。これは、LSTM 層に最後のタイム ステップのみを出力し、それ以前のシーケンス情報を効果的に破棄するように指示します。

Repeat Vector を使用した 1 対多:

1 対多の構成では、RepeatVector レイヤーを使用して入力を複数のタイム ステップに複製できます。これにより、単一の観測を LSTM 層にフィードし、複数の出力を取得できます。

ステートフル LSTM による 1 対多:

を達成するためのより複雑なアプローチ1 対多の処理には、stateful=True の使用が含まれます。シーケンスを手動で繰り返し、各タイム ステップの出力を入力として次のタイム ステップに入力すると、単一のステップのみを入力するだけで一連の出力を生成できます。これはシーケンス生成タスクによく使用されます。

複雑な構成:

LSTM をさまざまな構成でスタックして、複雑なアーキテクチャを作成できます。たとえば、オートエンコーダーは多対 1 エンコーダーと 1 対多デコーダーを組み合わせて、モデルがシーケンスのエンコードとデコードの両方を学習できるようにすることができます。

以上がKeras のステートフル LSTM は従来の LSTM とどのように違うのでしょうか?また、それぞれのタイプをいつ使用する必要がありますか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

このウェブサイトの声明
この記事の内容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰属します。このサイトは、それに相当する法的責任を負いません。盗作または侵害の疑いのあるコンテンツを見つけた場合は、admin@php.cn までご連絡ください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

脱衣画像を無料で

Clothoff.io

Clothoff.io

AI衣類リムーバー

Video Face Swap

Video Face Swap

完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

ホットツール

メモ帳++7.3.1

メモ帳++7.3.1

使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版

SublimeText3 中国語版

中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1

ゼンドスタジオ 13.0.1

強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6

ドリームウィーバー CS6

ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

Python vs. C:曲線と使いやすさの学習 Python vs. C:曲線と使いやすさの学習 Apr 19, 2025 am 12:20 AM

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

Pythonの学習:2時間の毎日の研究で十分ですか? Pythonの学習:2時間の毎日の研究で十分ですか? Apr 18, 2025 am 12:22 AM

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Python vs. C:パフォーマンスと効率の探索 Python vs. C:パフォーマンスと効率の探索 Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Python vs. C:重要な違​​いを理解します Python vs. C:重要な違​​いを理解します Apr 21, 2025 am 12:18 AM

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

Python Standard Libraryの一部はどれですか:リストまたは配列はどれですか? Python Standard Libraryの一部はどれですか:リストまたは配列はどれですか? Apr 27, 2025 am 12:03 AM

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Python:自動化、スクリプト、およびタスク管理 Python:自動化、スクリプト、およびタスク管理 Apr 16, 2025 am 12:14 AM

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

科学コンピューティングのためのPython:詳細な外観 科学コンピューティングのためのPython:詳細な外観 Apr 19, 2025 am 12:15 AM

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

Web開発用のPython:主要なアプリケーション Web開発用のPython:主要なアプリケーション Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

See all articles