CNTKを使用したLSTMの多対1の設定

Question

CNTKを使用してLSTMに多対1の設定をしたい、つまり文中の各単語が入力であり、1文あたりのラベルが出力です。したがって、多くの入力から1つの出力へのマッピングです。しかし、CNTK Github repositoryで提供されている例は多対多です。アプリケーションの入力フォーマットの変更を理解するのに苦労しています。提供されている例では、文の各単語にはラベルが関連付けられていますが、アプリケーションでは文のラベルが必要です。

私が持っている文章ラベルをその文のすべての単語に割り当てるのは正しいでしょうか？より良い代替アプローチがありますか？

Answer 1

このpageは、lstmの出力を取得し、それらの学習可能な凸型の組み合わせ（注意としても知られています）を計算する方法を示しています。

更新：入力形式については、さまざまな方法で行うことができます。組み込みのリーダーを使用する場合は、this exampleのようなシーケンスの最初の要素にラベルを置くことができます。 Pythonからデータをフィードする場合はthis other threadが適切です。