Keras:SimpleRNN-如何在每个时间步输入新输入(而不是使用输出)

时间:2019-03-10 03:43:55

标签: keras recurrent-neural-network

在SimpleRNN(https://keras.io/layers/recurrent/#simplernncell)的文档中,它被描述为“完全连接的RNN,其中输出将反馈给输入”。

是否有使用该层(或另一种内置方法)的直接方法,以便我可以输入新的输入(而不是使用上一个时间步的输出)?

例如,我有一个由一千个数字组成的序列

[1 2 3 4 5, ..., 999, 1000]

我想在1000个时间步内将其输入到RNN中。

从数学上讲,这等效于拥有系统:

enter image description here

相对于:

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1 个答案:

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可以使用input_shape参数控制时间步数。

model = Sequential()
model.add(SimpleRNN(300, input_shape=(1,1)))

(1,1)=> timestep = 1,input_feature_size = 1