深度学习门控循环单元神经网络GRU的运行机制

Question

请问，时长为10s的数据，采样时间为0.01s，输入是10维的，minbatchsize是100，那么GRU神经网络每批的输入是图中这样的吗？第一批数据（t=0到t=1的数据，100个）输入进去后运行然后再输入第二批数据，

吗？

Answer 1

【以下回答由 GPT 生成】

根据你提供的信息，我们可以计算GRU神经网络每批的输入是怎样的。

根据采样时间为0.01秒，时长为10秒的数据，我们可以计算总共有1000个时间步（10秒 / 0.01秒）。每个时间步的输入是一个10维的向量。

minibatch size是100，表示每次训练的时候会选择100个样本一起输入神经网络进行训练。所以每批的输入是100个样本中的10个时间步的数据。

对于第一批数据，输入是从t=0到t=9的数据，共计10个时间步的数据，每个时间步的输入是一个10维的向量。可以表示为一个形状为(10, 10, 100)的张量，其中10表示时间步数，10表示维度，100表示minibatch size。

第二批数据则是从t=1到t=10的数据，同样是10个时间步的数据。

你的理解是正确的，首先将第一批数据输入神经网络进行训练，然后再输入第二批数据。每一批数据都会更新神经网络的参数。但请注意，由于GRU是循环神经网络，它会保留之前时间步的状态，并用于当前时间步的计算。

希望以上解答对你有帮助，如果还有其他问题，请随时提问。

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