[問題] RNN 各層神經元數量不同的連結方式
各位資料科學先進好, 目前我在用RNN實作預測模型
我的第一層有1024個神經元而第二層有512個
我做完才發現這跟我一般在ppt上面看到的一個output對一個input的不一樣
想請問他是怎麼做到1024個output整合進512個input裡面呢?
因為我是用keras做的，想知道一般實務上的做法與keras的做法分別是什麼?
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