深度神经网络的运行机制

Question

假如一共有10s的数据，采样时间是0.01s，输入是10维的，输入数据是（10，1000），划分成10批，即bitch_size是（10，100），
请问：1.每一批的输入数据是图中这样的吗？第一批是0到1秒的数据，间隔是0.01s，第二批是1到2s的数据，以此类推。

我没太明白下图中的seq_length是我的假设中的哪个数？图中的t1至tn都是我假设中的哪个数？我的输入是二维的，并不是三维的

2.每一批数据输入到神经元是这样输入的吗？

因为我看batch_size的定义是一次送入神经网络的数据，那是下图这个意思吗？还是上图的意思？

刚刚学习深度学习没多久，希望知道的能帮忙解答下，您的每句话都可能给我一点启发，谢谢！

Answer 1

【以下回答由 GPT 生成】

问题解答： 1. 是的，你的划分是正确的。根据给定的数据样本，每个样本的时间间隔是0.01s，总共有10s的数据。将数据划分为batch，每个batch的大小是(10, 100)的矩阵，表示每个batch包含10个样本，每个样本有100个时间步长（time steps）。第一个batch包含0到1秒的数据，间隔为0.01s；第二个batch包含1到2秒的数据，以此类推。

1. 在深度学习中，"seq_length"通常指的是每个样本的时间步长数，即样本的序列长度。根据你的描述，你的输入是二维的，而不是三维的，所以不存在"t1"到"tn"的概念。

2. 每个batch的数据通常会以时间步（time step）的方式输入到神经网络中。在深度学习中，输入数据的维度通常是(batch_size, seq_length, input_dim)，其中batch_size是每个batch的样本数，seq_length是每个样本的时间步长数，input_dim是每个时间步的输入维度。对于每个时间步，网络会处理一个输入向量，并输出相应的结果。

3. "batch_size"通常指的是下面那张图片中每一组样本的数量，也就是每个batch的样本数。上面那张图片中，并没有直接表示"batch_size"的概念。所以你可以根据需要，将输入数据进行划分成适合的batch_size。

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