LSTM中的序列长度是什么？

Question

LSTM输入数据的维数为tensorflow中的[批大小，序列长度，输入维数]。

1. 序列长度和输入维数是什么意思？
2. 如果我的输入数据的格式为：[[[[1.23] [2.24] [5.68] [9.54] [6.90] [7.74] [3.26]]]，我们如何为它们分配值？

Answer 1

LSTM是循环神经网络的子类。根据定义，递归神经网络应用于顺序数据，这不会失去一般性，这意味着数据样本会随时间变化。然后，数据样本的完整历史记录由一个有限时间窗口内的样本值描述，即，如果您的数据生活在一个N维空间中并且经过t时间步长演变，则您的输入表示形式必须为（num_samples，t ，N）。

您的数据不符合以上描述。但是，我假设此表示形式表示您有一个标量值x，它在7个时间实例上演化，例如x [0] = 1.23，x [1] = 2.24等。

在这种情况下，您需要重新调整输入的形状，以使形状数组（7,1）代替7个元素的列表。然后，可以用LSTM可以接受的形状的三阶张量（num_samples，7，1）来描述您的完整数据。