看板 DataScience 關於我們 聯絡資訊
各位資料科學先進好, 目前我在用RNN實作預測模型 我的第一層有1024個神經元而第二層有512個 我做完才發現這跟我一般在ppt上面看到的一個output對一個input的不一樣 想請問他是怎麼做到1024個output整合進512個input裡面呢? 因為我是用keras做的,想知道一般實務上的做法與keras的做法分別是什麼? -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 128.153.185.137 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/DataScience/M.1555852485.A.598.html
thefattiger: 你把time steps跟hidden units的數量搞混了 04/21 21:44
thefattiger: 前一層RNN return_sequences=True 就行了 04/21 21:46
clansoda: 可以請再仔細說明一點嗎? 還是不太懂 04/23 02:59
yoyololicon: 1024和512是資料在每個時間點上的維度 04/23 06:42
yoyololicon: 不是指sequence長度 04/23 06:42