質問: 再帰型ニューラルネットワークをkerasで書いています。 再帰型ニューラルネットワークの特徴として、「可変長の時系列データを扱える」というふうに、いろんな書籍やサイトで説明されているのですが、この「可変長」が具体的に何を指しているのかがわかりません。 遡れる数のことでしょうか、ベクトルの次元数のことでしょうか、わかりません。 「可変長の時系列データを扱える」の可変長について、具体的に何が可変長なのかを教えてください。
回答: http://olanleed.hatenablog.com/entry/2015/12/10/222333 わかりやすいのはseq2seqとかでしょうか。 入力の最後の要素はEOSになっていて、出力も同様です。 普通は例えば入力単語は5個とか決めて、超えたら切る、足りなかったら補う必要がありましたが、RNNだとその決めうちが必要ないという点で可変です。 可変なのは入力や出力自体のサイズなのです。