[問題] LSTM維度問題

[lf25314 (David)]

作業系統:(ex:mac,win10,win8,win7,linux,etc...)
WIN10
問題類別:(ex：ML,SVM,RL,DL,RNN,CNN,NLP,BD,Vis,etc...)
LSTM
使用工具:(ex:python,Java,C++,tensorflow,keras,MATLAB,etc...)
R
問題內容:
各位大大午安
目前新手正在學習LSTM這個演算法
目前手中有一筆資料200多筆的金額資料
想把其資料t-12,t-11,.....,t-1去預測t期金額
在學習中發現一個問題
原始的資料train有204筆轉換成time series的資料後為192筆
再查看網路教學時發現這兩種維度訓練方式，而且都是在同一個資料檔
只是再做更改維度的方式，想請問這兩種有何不同
dim(trainXY$dataX) <- c(192, 1, 12)
dim(trainXY$dataX) <- c(192, 12, 1)

麻煩各位大大解答，感謝！

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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 140.113.71.105 (臺灣)
※ 編輯: lf25314 (42.73.109.70 臺灣), 10/08/2019 15:10:53
→ chang1248w: 你用的語言是啥
→ Pieteacher: 看起來是R
→ lf25314: R
→ lf25314: (sample,time steps,feature) 不太懂其差別
→ lf25314: 為何同筆可以互換 有何道理？
→ curtis0982:  time steps是指一筆data有幾個時間間隔的資料
→ curtis0982: feature指的是一個時間內多少維度 比如性別 收入 體
→ curtis0982: 重等