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LSTMの入力データと出力するデータとLSTMの仕組みに関して

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trafalbad

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下記のサイトで簡易なLSTMが実装されていて

入力データが

X = [0. 1. 1. 0. 1. 0. 0. 1. 0. 0.]

出力データが

Y = 2.

となってます。そこでLSTMについて質問があります。

質問1
コード上ではcreate_data関数では引数にnum_of_samplessequence_lenが与えられていますが、
num_of_samplesは入力データの数=つまりXの個数
sequence_lenはXの列数(今回は場合、11個)

と解釈して間違い無いでしょうか?

質問2
LSTMは要するに
入力がベクトルXnum_of_samples分に対して、その合計血が出力Yになる精度を求める構造のディープラーニングとういことでしょうか?

ご教授よろしくお願いします。

#create_data関数
def create_data(num_of_samples, sequence_len):
    X = np.zeros((num_of_samples, sequence_len))
    for row_idx in range(nb_of_samples):
        X[row_idx,:] = np.around(np.random.rand(sequence_len)).astype(int)
    # Create the targets for each sequence
    t = np.sum(X, axis=1)
    return X, t
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回答 2

checkベストアンサー

+2

質問1について
Xの列数は10が正しいと思いますが、sequence_lenはデータの列数を示していることは間違いありません。

質問2について
『LSTMは要するに』というふうな一般化に誤りがあります。以降の文章を読む限り、『今回のモデルは』と限定的な言い方にしたほうがいいでしょう。後続部分の『入力がベクトルXがnum_of_samples分に対して、その合計血が出力Yになる精度を求める構造』については、『入力値である要素数10のベクトルXからスカラー値Yを予測すつ構造』という理解でいいと思います。
『精度を求める』というのはdef calc_accuracy(output_op, prints=False)の部分を見ての理解かと思いますが、この関数は学習結果の評価のためのものであってモデルとは別物と考えるべきです。

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下記の記事がピンポイントで、参考になります。

日本語:https://akenkenken.hatenablog.com/entry/2019/09/29/205040
英語:https://machinelearningmastery.com/reshape-input-data-long-short-term-memory-networks-keras/

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