lstm

Вопрос или проблема Предположим, у меня есть эксперимент, в котором я отпускаю одну крысу в лабиринт и жду, пока она дойдет до конца. Скажем, я также отслеживаю положение этой крысы в лабиринте в различные моменты времени. Давайте проделаем это $n$ раз.

Вопрос или проблема Это может быть очень широкий и нишевый вопрос, но я в тупике. Чтобы ввести в курс дела, я очень начинающий специалист по работе с данными, у меня больше знаний в области программного обеспечения, чем в области обработки данных, поэтому

Вопрос или проблема Как получить выходы скрытого слоя в простой однослойной LSTM? cat("Строим модель\n") model <- keras_model_sequential() %>% layer_lstm(units = 64, dropout = 0.2, input_shape = c(seqlength, length(chars))) %>

Вопрос или проблема У меня есть данные гистограмм временных рядов от множества отдельных запусков машин (подробности см. в этом посте). Я работаю над обучением LSTM с целью предсказать финальную гистограмму в запуске машины, основываясь на прошлых данных гистограммы.

Вопрос или проблема Я работаю над двумя различными архитектурами на основе модели LSTM для прогнозирования следующего действия пользователя на основе предыдущих действий. Мне интересно, какой лучший способ представить результат?

Вопрос или проблема Я пытался понять основные различия между слоем LSTM с временной шкалой в 1 и стандартным полносвязным (Dense) слоем. Поскольку LSTM часто используются для последовательных данных, я задавался вопросом, что происходит, когда входной

Вопрос или проблема Я работаю над проектом Глубокого Обучения и сталкиваюсь с проблемой размера набора данных. Я хочу создать конвейер для видео набора данных [Sequence Matters]. Потому что, если я пытаюсь загрузить весь набор данных, то TensorFlow выдает

Вопрос или проблема У меня есть задача по временным рядам, где я пытаюсь предсказать один результат в момент времени $t$, $y_t$, имея данные за $2$ предыдущих временных шага; $X_{t-2}, X_{t-1}$. Рассмотрим одну наблюдаемую точку для простоты.

Вопрос или проблема Я пытаюсь реализовать RNN и LSTM, архитектуру many-to-many. Я сам обосновал, почему BPTT необходим в RNN, и это имеет смысл. Но что мне не понятно, так это то, что большинство ресурсов, которые я просмотрел в интернете для LSTM обратного

Вопрос или проблема надеюсь, у вас все хорошо! Я работаю над автоматическим распознаванием речи с Python и набором данных LibriSpeech. После предварительной обработки аудиоданных и применения “MFCC признаков” я добавляю все в список и получаю форму (14174,).

Вопрос или проблема У меня есть набор данных, который выглядит так, я построил модель LSTM для выполнения предсказания последовательностей. X y 1,2 3,6,1,6 2,3 4,9,3,7 3,45 23,4,1,11 Это последовательный набор данных с несколькими входами и несколькими выходами.

Вопрос или проблема Мне сложно понять, как я могу подготовить свой набор данных для обучения LSTM. Ниже приведен скриншот подмножества моего набора данных. Существует несколько других признаков, не включенных в этот скриншот. Последний столбец –

Вопрос или проблема Я пытаюсь создать нейронную сеть, которая состоит из различных подмоделей. Каждая подмодель имеет свои входные данные, которые некоторые из них могут быть общими между подмоделями. Например, подмодель 1 может выглядеть следующим образом

Вопрос или проблема Я пытаюсь использовать модель LSTM для бинарной классификации; однако, когда я обучаю модель, значение функции потерь остается около 0.69 (т.е. –$\ln(0.5)$), а точность на уровне 0.5, что наводит меня на мысль, что модель не

Вопрос или проблема Я потратил несколько дней на это и начинаю думать, что мне не хватает очевидного решения, так как это не кажется очень редкой проблемой. Как пример набора данных: у меня есть 100 измерений, каждое из которых имеет различную постоянную

Вопрос или проблема Мои данные включают разные длины временных рядов (в зависимости от количества экзаменов, которые прошел каждый пациент), а также интервал между экзаменами различается. Как я могу использовать LSTM на таких данных?

Вопрос или проблема Моя LSTM нейронная сеть предсказывает номинальные значения в диапазоне от -1 до 1. Я хотел бы установить пользовательскую функцию потерь в Keras, которая назначает весовую функцию в зависимости от знака предсказания.

Вопрос или проблема Мой обучающий набор состоит из набора изображений (либо с 3 каналами, либо с 1 каналом, конечно, я использую только один тип канала). Метки представляют собой последовательность точек в определенном порядке, которые я хочу предсказать по изображениям.

Вопрос или проблема Предположим, у меня есть следующий набор данных: станция | дата | мин_темп | признак2 | признак3 | снег | 1 | 01-11-11 | 1 | 5 | 22 | true | 1 | 02-11-11 | 1 | 5 | 22 | true | 2 | 01-11-11 | 1 | 5 | 22 […]

Вопрос или проблема Я реализую LSTM с использованием Keras и знаю, что мне нужно изменить размер обучающего набора данных на 3D объект. В основном, у меня есть набор данных размером (300000, 839), и я изменяю его на (100000, 3, 839), потому что я хочу временной шаг равный 3.