RNN с последующим объединением слоя в тензор потока
Я пытаюсь реализовать этот подход классификации документов, где идея заключается в объединении выходной последовательности RNN. Они пытаются ускорить обучение, разбивая документ на сегменты по 50 или 100 слов, вычисляя выходной сигнал RNN каждой отбивной (это позволяет распараллеливать), но затем объединяют все выходные данные в полном объеме.
Таким образом, у вас может быть 5 отбивок по 50 слов, пусть каждая отбивная проходит через RNN, а затем объединяет 250 выходов, чтобы получить один вектор. Это возможно даже в тензорном потоке?