Keras de séquence de rembourrage

1. Qu'est-ce que la séquence de rembourrage?
2. Quelle est l'utilisation de la séquence de pad dans les keras?
3. Pourquoi devons-nous remplir des séquences dans un RNN?
4. Qu'est-ce que le rembourrage dans Tensorflow?

Qu'est-ce que la séquence de rembourrage?

PAD_SEDENCES est utilisé pour s'assurer que toutes les séquences d'une liste ont la même longueur. Par défaut, cela se fait par rembourrage 0 au début de chaque séquence jusqu'à ce que chaque séquence ait la même longueur que la séquence la plus longue.

Quelle est l'utilisation de la séquence de pad dans les keras?

Fonction Pad_Sequences

Séquences de pads sur la même longueur. Cette fonction transforme une liste (de longueur num_s échantillons) de séquences (listes d'entiers) en un tableau 2D Numpy de forme (num_sample, num_timestrets) . num_timelesteps est soit l'argument maxlen s'il est fourni, soit la longueur de la séquence la plus longue de la liste.

Pourquoi devons-nous remplir des séquences dans un RNN?

Le rembourrage est une forme spéciale de masquage où les étapes masquées sont au début ou à la fin d'une séquence. Le rembourrage vient de la nécessité de coder les données de séquence en lots contigus: Afin de faire toutes les séquences en un lot ajustez une longueur standard donnée, il est nécessaire de remplir ou de tronquer certaines séquences.

Qu'est-ce que le rembourrage dans Tensorflow?

Paddings est un tenseur entier avec une forme [n, 2], où n est le rang de tenseur . Pour chaque dimension D de l'entrée, les paddages [d, 0] indiquent le nombre de valeurs à ajouter avant le contenu du tenseur dans cette dimension, et les paddages [D, 1] indiquent le nombre de valeurs à ajouter après le contenu du tenseur dans cette dimension.