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再帰型ニューラルネットワークの特徴である「可変長の時系列データを扱える」の意味がわかりません

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再帰型ニューラルネットワークをkerasで書いています。
再帰型ニューラルネットワークの特徴として、「可変長の時系列データを扱える」というふうに、いろんな書籍やサイトで説明されているのですが、この「可変長」が具体的に何を指しているのかがわかりません。
遡れる数のことでしょうか、ベクトルの次元数のことでしょうか、わかりません。

「可変長の時系列データを扱える」の可変長について、具体的に何が可変長なのかを教えてください。

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http://olanleed.hatenablog.com/entry/2015/12/10/222333
わかりやすいのはseq2seqとかでしょうか。
入力の最後の要素はEOSになっていて、出力も同様です。

普通は例えば入力単語は5個とか決めて、超えたら切る、足りなかったら補う必要がありましたが、RNNだとその決めうちが必要ないという点で可変です。

可変なのは入力や出力自体のサイズなのです。

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  • 2018/01/05 10:52

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