可変長の数値シーケンスの機械学習アルゴリズム

Question

私は現時点で機械学習プロジェクトに取り組んでいます。私の問題は、入力としてさまざまな長さのシーケンスがあり、出力と同じ長さの数値シーケンスが欲しいということです。この種の問題に使用できる機械学習アルゴリズムはありますか？

ありがとうございます！

Answer 1

通常、このような場合、入力シーケンス（より一般的には特徴ベクトルと呼ばれます）をすべて同じサイズにします。さて、どのように行うかは、データの性質に依存します。

最も簡単なアプローチの1つは、最も長いベクトル以外のすべてに0を追加することです。または反対に - 最小のベクトル以外のすべてをトリムします。

すべての特徴ベクトルのサイズが同じであれば、そこにある機械学習アルゴリズムを使用することができます。

Answer 2

リカレントニューラルネットワーク（RNNs）を見てください。

これらの有名なネットワークは、TensorFlowを使用して簡単に実装できるLSTMです。

https://en.wikipedia.org/wiki/Long_short-term_memory

https://www.tensorflow.org/versions/r0.11/tutorials/recurrent/index.html