Вопрос или проблема
Я пытаюсь предсказать сумму последовательности на основе флага, но моя модель не может сойтись. Для каждого временного штампа включите первый элемент в сумму, если второе число равно 1 в последовательности. Пример:
[[50,1],[40,0]]
[[150,1],[4,1]]
[[60,0],[40,1]]
[[760,0],[400,0]]
Вывод должен быть:
50
154
40
0
Какую модель мне использовать? Я пытаюсь использовать LSTM с tflearn, но результат не кажется хорошим.
Почему бы вам не использовать математические операции для решения вашей проблемы?
[[50,1],[40,0]] становится 50×1 + 40×0 = 50
[[150,1],[4,1]] становится 150×1 + 41×0 = 154 и так далее.
Подводя итог, функция типа:
[[A,B],[C,D]] становится AxB + CxD
Ответ или решение
Для решения задачи предсказания суммы последовательностей на основе значения флага, необходимо учитывать, что задача может быть упрощена с использованием простых математических операций вместо глубокого обучения. Ваша запись последовательностей может быть преобразована в выражение, которое может быть вычислено напрямую.
Проблема
Вы предоставляете списки пар, где каждая пара содержит число и флаг (0 или 1). Необходимо суммировать первое число в каждой паре, если соответствующий флаг равен 1.
Пример
Даны следующие последовательности:
- [[50,1],[40,0]]
- [[150,1],[4,1]]
- [[60,0],[40,1]]
- [[760,0],[400,0]]
Ожидаемый вывод:
- Для первой последовательности: (50 \times 1 + 40 \times 0 = 50)
- Для второй последовательности: (150 \times 1 + 4 \times 1 = 154)
- Для третьей последовательности: (60 \times 0 + 40 \times 1 = 40)
- Для четвертой последовательности: (760 \times 0 + 400 \times 0 = 0)
Решение
Для реализации этого подхода можно использовать простую функцию на Python. Предлагаю следующий код:
def predict_sum(sequences):
results = []
for sequence in sequences:
total_sum = sum(x[0] * x[1] for x in sequence)
results.append(total_sum)
return results
# Пример использования
sequences = [
[[50, 1], [40, 0]],
[[150, 1], [4, 1]],
[[60, 0], [40, 1]],
[[760, 0], [400, 0]]
]
outputs = predict_sum(sequences)
print(outputs) # Вывод: [50, 154, 40, 0]Заключение
Данная проблема является задачей вычисления суммы, и использование глубокого обучения здесь не является оптимальным решением. Простая математическая операция подходит лучше, так как она более эффективно решает задачу, и результат получается быстро и надежно.
Если у вас ранее были проблемы с LSTM и несоответствующими результатами, это может быть связано с тем, что LSTM — это сложная архитектура, которая предназначена для работы с временными рядами и последовательностями с большим количеством взаимосвязей, а не для прямых математических вычислений. В данном случае простая логика обхода последовательностей и применения умножения и сложения решает задачу наилучшим образом.
Если вам все же необходимо использовать машинное обучение для более сложных данных, возможно, стоит рассмотреть использование более простых моделей, таких как линейная регрессия или деревья решений, которые могут более эффективно обрабатывать данный тип задачи, чем LSTM.