詳解ディープラーニングのRNNのコードについて

Question

書籍「詳解ディープラーニング」のp.226でkerasを用いてsin波を学習するコードがああります。
https://github.com/yusugomori/deeplearning-tensorflow-keras/blob/master/5/keras/00_sin_simple_rnn_keras.py

このコードの96行目からのforループについてです。

for i in range(length_of_sequences - maxlen + 1):
    z_ = Z[-1:]
    y_ = model.predict(z_)
    sequence_ = np.concatenate(
        (z_.reshape(maxlen, n_in)[1:], y_),
        axis=0).reshape(1, maxlen, n_in)
    Z = np.append(Z, sequence_, axis=0)
    predicted.append(y_.reshape(-1))

このfor文の中に「i」がないので毎回毎回同じ物を配列predictedに追加しているようにみえるのですが、なんでこのコードが上手く動作するのかよくわかりません。
z_ = Z[-1:]←毎回同じ値
y_ = model.predict(z_) ←同じく毎回同じ値
.
.
.

となっているふうに見えます。
forループでどこが更新されているのでしょうか。
どなたかわかるかた教えていただけませんでしょうか。
よろしくお願いします。

Answer 1

Z = np.append(Z, sequence_, axis=0)

で更新しているように見えます。

Comments

[退会済みユーザー]

迅速な回答ありがとうございます。
更新はされているのですがsequence_が毎回同じものに見えるので
最終的なZが
Z = [
既存のもの
新しく追加されたもの(forループ突入)
上と同じもの(ループ2回目)
上と同じもの(ループ3回目)
上と同じもの(ループ4回目)
上と同じもの(ループ5回目)
....
]
となっているようにみえるのですが、違うのでしょうか。
理解が乏しくてすいません。

[LouiS0616]

毎ループsequence_を出力してみてはいかがでしょう？
・Zが毎回更新されるからz_が異なる、
↓z_が異なるからy_も異なる、
↓z_とy_が異なるからsequence_も異なる、
↓sequence_が異なるからZが更新される、
↓y_が異なるからpredictedが更新される。
ように思えます。

[退会済みユーザー]

あ...
ありがとうございます！！
すごく単純な質問ですいません。
理解できました。ありがとうございました。