Q&A
bはz,i,f,oの4つ分を合わせているとのことですかね？
wのノード数はなんで足すんですか？隠れ層のノード数だけじゃなくて？
LSTMの定義のコードで重みwとバイアスbの定義方法がなぜそうなるか分かりません。
重みはなぜ入力層と隠れ層を足すのか分かりません
要するに3・4行目の数式がなぜそうなるかわからないとのことです。
教えてください
python
1 2n_input = 32 3n_hidden = 64 4w =np.random.randn(n_inputs+n_hidden,n_hidden*4) 5b = np.zeros(n_hidden*4) 6 7def lstm(x, h, c): 8 z = ...i = ...f = ...o = ...
参考書にこのような記載しかされておらずどなたか力を貸してください！
回答2件
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ベストアンサー
LSTM はいくつかバージョンがあるのですが、おそらく忘却ゲートがあるバージョンかと思います。
重みはなぜ入力層と隠れ層を足すのか分かりません
LSTM ブロックの入力は1つ前の層の出力 (n_inputs 次元) と LSTM ブロックの1つ前の時刻の出力 (n_hidden 次元) なので、入力の次元は合わせて、n_inputs + n_hidden 次元になります。
また、1つの LSTM ブロックには input gate、output gate、forget gate と LSTM の入力で4つの隠れ層があるので、出力数は合わせて、n_hidden * 4 となります。
※ 画像は上記 Qitta の記事の図を引用
同様に4つの隠れ層があるので、バイアスの次元も合わせて n_hidden * 4 です。
投稿2019/08/13 14:08
総合スコア21960
0
重みはなぜ入力層と隠れ層を足すのか
提示されている部分のコードは、
w の 定義として入力層と隠れ層(の重みの値)を足しているのではなく、
w の 重みのノード数を 「入力層のノード数 + 隠れ層のノード数」として、randomに初期化する、ということだと思います。
b は 隠れ層の４倍のノード数で0に初期化される、ということですね。
投稿2019/08/11 06:44
総合スコア948
> bはz,i,f,oの4つ分を合わせているとのことですかね？
そうなのではないかと。
> wのノード数はなんで足すんですか？隠れ層のノード数だけじゃなくて？
入力xに対しても内積とったりするんじゃないでしょうか。
そのコードを追っていって w, b が何に対して作用しているかをみるとはっきりすると思います。
※ すみません、今すぐ思い出せない(色々なバリエーションがあったかとか、そもそもメジャーな実装がどうなのか、等)ので、はっきりしたことが言えなくて。
bはそうですね。4つ分まとめてますよね。
wは内積をとってどうするんですか？
よろしければ、上記の lstm のコードを全部質問の部分に書いてもらえないでしょうか。
> wは内積をとってどうするんですか？
LSTMにしたいのでしょうね。
例えば、
https://qiita.com/t_Signull/items/21b82be280b46f467d1b#lstm%E3%81%AE%E9%A0%86%E4%BC%9D%E6%92%AD%E8%A8%88%E7%AE%97
だと、 Wの種類は z, in , for, out の 4種類ありますね。
この中で y_t-1というのは hidden に該当すると思います。
W と R が常にペアで Wx + Ry_t-1 と使われているので、それをまとめたのが、そのコードの w なのだと思います(全体をみてないのでわからないですが）。
追記しました。どこのことでしょうか？
これがLSTMの実装の全体でしょうか？
LSTMのおおよそ全体かな、と思う部分を記載してもらいたいです。
その中で w, b がどのように作用しているかをみると、
LSTMの仕組みがコード中でどのように再現され、
wの役割が何かがはっきりする可能性があると思うのです。
一応、書いておくと、今書かれているコードだと、wは一切(再)登場しないのでコメントできないです。
実際 raiwa2277 さんのコード中の w の役割は私にはまだわからないですが、
私は さっきのURLの中の W, R を合わせた(連結した)のが、w なのだと思っています。
そういう風にみたら理解できないでしょうか？
参考書見たらこれしかなくて・・・
「入力層のノード数 + 隠れ層のノード数」のノード数をなぜ足すのか書いていないですし理解できないですよね…
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2019/08/14 11:42