如何将2d数组转换为keras + LSTM需要的格式
本文介绍了如何将2d数组转换为keras + LSTM需要的格式的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！ 问题描述 我有一个特征trainX的5000 by 9 2d numpy数组，这些特征是一个时间序列的特征.我也有一个1d浮点要素标签trainY的numpy数组.例如，这正是您scikit-learn所需的格式.I have a 5000 by 9 2...
有关LSTM Keras上置换重要性的问题
本文介绍了有关LSTM Keras上置换重要性的问题的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！ 问题描述 from keras.wrappers.scikit_learn import KerasClassifier, KerasRegressor import eli5from eli5.sklearn import PermutationImportanc...
Keras-为特定时间戳恢复LSTM隐藏状态
本文介绍了Keras-为特定时间戳恢复LSTM隐藏状态的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！ 问题描述 此问题仍在继续( LSTM-对部分序列进行预测).如上一个问题所述，我已经训练了一种有状态 LSTM模型，该模型用于批处理100个样本/标签的二进制分类，如下所示:This question is in continue to (LSTM - Makin...
将有状态LSTM称为功能模型?
本文介绍了将有状态LSTM称为功能模型?的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！ 问题描述 我有一个定义为顺序模型的有状态LSTM:I have a stateful LSTM defined as a Sequential model:model = Sequential()model.add(LSTM(..., stateful=True))......
如何在Keras中将具有不同输入大小的两个LSTM层组合在一起?
本文介绍了如何在Keras中将具有不同输入大小的两个LSTM层组合在一起?的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！ 问题描述 我有两种类型的输入序列，其中input1包含50个值，而input2包含25个值.我尝试使用功能性API中的LSTM模型来组合这两种序列类型.但是，由于我的两个输入序列的长度不同，所以我想知道我当前正在执行的方法是否正确.我的代码如下:...
注意的LSTM
本文介绍了注意的LSTM的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！ 问题描述 我正在尝试为堆叠的LSTM实现添加关注机制 https://github.com/salesforce/awd-lstm-lm I am trying to add attention mechanism to stacked LSTMs implementation https://...
缺少值的多元LSTM
本文介绍了缺少值的多元LSTM的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！ 问题描述 我正在使用LSTM解决时间序列预测问题.输入包含多个功能，因此我使用的是多元LSTM.问题是缺少一些值，例如:I am working on a Time Series Forecasting problem using LSTM. The input contains s...
将时序数据馈入有状态LSTM的正确方法?
本文介绍了将时序数据馈入有状态LSTM的正确方法?的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！ 问题描述 假设我有一个整数序列:Let's suppose I have a sequence of integers: 0,1,2, .. ，并且要根据给定的最后3个整数来预测下一个整数，例如:and want to predict the next intege...
批量LVS时间LSTM
本文介绍了批量LVS时间LSTM的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！ 问题描述 当输入为批处理而非时间为主时，RNN是否学习不同的依赖关系模式? Do RNNs learn different dependency patterns when the input is batch-major as opposed to time-major? 推荐答案(...
在Keras中为每个具有不同隐藏大小和多个LSTM层的微型批处理设置隐藏状态
本文介绍了在Keras中为每个具有不同隐藏大小和多个LSTM层的微型批处理设置隐藏状态的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！ 问题描述 我使用Keras和TensorFlow作为后端创建了一个LSTM.在对num_step为96的小批量进行训练之前，将LSTM的隐藏状态设置为上一个时间步的真实值.I created an LSTM using Keras ...