[問題] LSTM input length長度可以不用固定?
小弟我使用的是Keras
關於LSTM一直有一個疑問, 要如何去定義一個network Input跟Output是不固定的?
例如像是語言的翻譯,
句子的長度是不一定的,
也就是Input跟output都是不固定長度
在網路上找了些資料
https://datascience.stackexchange.com/questions/26366/tra
ining-an-rnn-with-examples-of-different-lengths-in-keras
看起來Keras是可以用不同長度的Input去做Training
不過我的疑惑又更多了
1. Input長度是否會影響結果?
例如: train ABCDEF --> abcdef, predict ABC 是否會得到 abc ??
2. 上列的網址, 各epoch的Input資料長度不一樣, 但是一次epoch內的input是一樣長的
Keras能做到一次epoch就把長短不一的資料丟進去train嗎?
如果能提供一些example就更好了
感謝大家~!
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