Secuencia de relleno keras

1. ¿Qué es la secuencia de relleno??
2. ¿Cuál es el uso de la secuencia de almohadilla en keras??
3. ¿Por qué necesitamos rellenar las secuencias en un RNN??
4. ¿Qué es el relleno en TensorFlow??

¿Qué es la secuencia de relleno??

PAD_SECHENences se utiliza para garantizar que todas las secuencias en una lista tengan la misma longitud. Por defecto, esto se hace con el relleno 0 al comienzo de cada secuencia hasta que cada secuencia tenga la misma longitud que la secuencia más larga.

¿Cuál es el uso de la secuencia de almohadilla en keras??

función

Secuencias de almohadillas a la misma longitud. Esta función transforma una lista (de longitud num_samples) de secuencias (listas de enteros) en una matriz 2D de forma (num_samples, num_timesteps) . num_timesteps es el argumento Maxlen si se proporciona o la longitud de la secuencia más larga en la lista.

¿Por qué necesitamos rellenar las secuencias en un RNN??

El relleno es una forma especial de enmascaramiento donde los escalones enmascarados están al comienzo o al final de una secuencia. El relleno proviene de la necesidad de codificar los datos de secuencia en lotes contiguos: para hacer que todas las secuencias en un lote se ajusten a una longitud estándar dada, es necesario rellenar o truncar algunas secuencias.

¿Qué es el relleno en TensorFlow??

Paddings es un tensor entero con forma [n, 2], donde n es el rango de tensor . Para cada dimensión d de entrada, los lados [d, 0] indica cuántos valores agregar antes del contenido del tensor en esa dimensión, y los lados [d, 1] indica cuántos valores agregar después del contenido de tensor en esa dimensión.