私の RNN の再帰式は ですh(t) = tanh(W.x(t) + U.h(t-1) + V.O(t-1) + b)。ここO(t-1)で、 は時間 における RNN の分類出力 (Softmax 出力) ですt-1。次の時間ステップでこの出力にアクセスするにはどうすればよいですか?
カスタム RNN を作成する必要があると思いますが、Keras の recurrent.py のすべての再帰関数に少し混乱しており、どの部分を変更する必要があるかわかりません。
私の RNN の再帰式は ですh(t) = tanh(W.x(t) + U.h(t-1) + V.O(t-1) + b)。ここO(t-1)で、 は時間 における RNN の分類出力 (Softmax 出力) ですt-1。次の時間ステップでこの出力にアクセスするにはどうすればよいですか?
カスタム RNN を作成する必要があると思いますが、Keras の recurrent.py のすべての再帰関数に少し混乱しており、どの部分を変更する必要があるかわかりません。