lstm

Вопрос или проблема У меня есть следующая задача: тренировочная программа на протяжении 3 дней для прогнозирования 4-го дня. Каждодневные данные представлены в виде одного CSV файла с размерами 24×25. Каждая точка данных в каждом CSV файле соответствует пикселю.

Вопрос или проблема Я пытаюсь адаптировать модель предсказания кадров из примеров keras для работы с набором 1-D датчиков. У меня есть данные с носимых датчиков Android, и я разрабатываю алгоритм, который, надеюсь, сможет предсказать, какие будут будущие

Вопрос или проблема Привет, я работал над проектом по созданию аппаратной реализации сети LSTM для обнаружения аномалий. Я пытался понять общую структуру сети lstm для прогнозирования одновариантных временных рядов. Я работал над созданием слоя, который

Вопрос или проблема Я работаю над классификацией временных рядов 2D изображений, наблюдаемых в нескольких фильтрах (или каналах), но не одновременно. Например, у меня есть наблюдения в двух фильтрах — g-диапазоне и r-диапазоне — сделанные в разные временные метки, см.

Вопрос или проблема Я обучил модель LSTM для определения фальшивых доменных имен. Мой набор данных выглядит так: домен,фейк google, 0 bezqcuoqzcjloc,1 ... с 50% нормальных и 50% фейковых доменных имен. Вот мой код для тренировки LSTM: def build_model(max_features

Вопрос или проблема Я создаю LSTM с keras, который имеет параметр activation в слое. Я читал, что масштабирование выходных данных должно соответствовать выходным значениям функции активации. Например, функция активации tanh выдает значения в диапазоне

Вопрос или проблема Я пытаюсь понять суть концепций “проблема исчезающего градиента и взрывающегося градиента” с точки зрения реальных примеров ввода-вывода, а не относительно свойств выбора функции активации. Не может ли кто посоветовать

Вопрос или проблема Я создаю теггер частей речи для нашего языка. Я передаю токены слова и теги, используя Tokenizer(). Функции для слова и тега разные. # кодировать Y tag_tokenizer = Tokenizer() tag_tokenizer.fit_on_texts(tags) Y_encoded = tag_tokenizer.

Вопрос или проблема У меня есть небольшой набор данных (2000 образцов) заголовков газет и их забавных аналогов, где изменено только одно слово, чтобы звучало глупо, например: Оригинальный заголовок: Полицейский <офицер> арестован за злоупотребление

Вопрос или проблема Когда вызывается model.summary(), он возвращает все параметры как 0. model= Sequential() model.add(Embedding(int(total_words),100,input_length=int(max_sequence_len)-1)) ##total_words=4818 и max_sequence_len=14 вручную проверены model.

Вопрос или проблема Я пытаюсь создать генератор хайку на уровне слов с использованием нейронной сети LSTM. Я собираю хайку с Reddit в r/haiku и хотел начать с “простой” модели: мои тренировочные данные – это набор всех хайку, выровненный

Вопрос или проблема У меня есть обучающие данные, организованные в массиве numpy, в котором: * столбец – это признак, последний столбец – это целевая переменная, * каждая строка – это одно наблюдение. Дело в том, что этот 2D массив состоит

Вопрос или проблема После чтения некоторое время я запутался в своей структуре данных LSTM. Предположим, что у меня есть задача с учителем с 1000 образцами и 40 признаками на входе. Теперь я хочу создать 10 временных шагов x. Мое результирующее измерение

Вопрос или проблема Я работаю над задачей многоклассовой классификации последовательностей. Мой набор данных состоит из последовательностей данных различной длины. Например, 1500 размеченных образцов: 500 точек данных принадлежат классу A, 500 классу B и 500 классу C.

Вопрос или проблема Мои документы представляют собой всего лишь одно предложение, содержащее одну аннотацию. Предложения с одинаковой именованной сущностью, конечно, похожи, но не по контексту. Примеры обучения NER (насколько мне известно) всегда имеют

Вопрос или проблема Я создал рекуррентную нейронную сеть в Keras, которая классифицирует по 14 меткам. Первая метка является самой важной и должна предсказываться с наибольшей точностью. Остальные метки не обязательно должны быть очень точными, они должны

Вопрос или проблема Мне трудно понять производительность модели LSTM, так как я подытоживаю свою модель следующим образом: X_train.shape (120, 7, 11) y_train.shape (120,) X_test.shape (16, 7, 11) y_test.shape (16,) model = keras.

Вопрос или проблема Я работаю над моделью с несколькими входами и выходами. Передача выходов в model.fit в виде словаря работает хорошо, но если я хочу сделать то же самое с входами, я всегда получаю следующую ошибку: Недопустимая форма ввода для входного

Вопрос или проблема У меня есть набор данных с траекториями (несколько массивов с плавающей точкой), которые я хочу классифицировать (0 или 1, в зависимости от типа траектории). features = np.column_stack(( sat.inclinations, sat.

Вопрос или проблема Я работаю над реализацией нейронной сети LSTM для прогнозирования потребления энергии. У меня есть набор данных с нагрузкой, рядами погодных параметров и индикатором выходного дня или нет. Сначала я создал сеть с входом в 24 лага (используя