Keras LSTM: タイムステップと機能とは何ですか? ステートフル LSTM は連続情報をどのように活用しますか?

Keras LSTM を理解する

タイム ステップと特徴とは何ですか?

時間ステップと特徴は、テンソルの最後の 2 次元によって指定されます。

• 時間ステップ: シーケンスのステップ数を入力します。
• 機能: 入力シーケンスの各タイム ステップにおける値の数。

質問で提供されたコードによると、trainX は 3 のタイム ステップと 1 の特徴を持つ 3D 配列です。これは、モデルが多対 1 の状況を考慮していることを示しており、3 つのピンクのボックスが複数の入力に対応しています。

ステートフル LSTM

ステートフル LSTM を使用すると、モデルはバッチ全体でセル状態値を保持できます。 batch_size が 1 の場合、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、モデルがシーケンスの前のステップを記憶し、より正確な予測を行うのに役立ちます。この例では、batch_size が 1 に設定され、データはシャッフルされません。これは、モデルがデータを順番に参照し、シーケンス情報を利用することを意味します。

図の例

あなたが提供した画像は、次の Keras モデルに対応します:

図 1:

• Keras は入力シーケンスを多対多の方法で処理します。
• return_sequences=True により、レイヤーは各タイム ステップでシーケンスを出力できます。

図 2:

• stateful=True により、モデルはバッチ間で状態を保持できます。
• 各行の赤いボックスは、元のシーケンスのバッチを表します。
• 各行の緑色のボックスは、各バッチのモデルによって出力されたシーケンスを表します。
• 連続した行は、シーケンス全体がバッチでモデルに入力された場合でも、モデルがシーケンス全体を 1 つの連続したシーケンスとして扱うことを示します。

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