lstm

Вопрос или проблема Учитывая, что мы обучили нашу модель на большом объеме данных для предсказания “много к одному”. Теперь мы хотели бы прогнозировать будущие данные на следующие 10 дней. Для этого мы используем последние 60 существующих

Вопрос или проблема У меня есть модель LSTM с одним слоем и 300 временными рядами, которая пытается предсказать следующее значение для одного временного ряда, основываясь на прошлых 12 значениях из 300 временных рядов. 56 –

Вопрос или проблема Я получил задание и погрузился в изучение PyTorch, LSTM и CNN. Используя известную библиотеку MNIST, я беру комбинации из 4 чисел, и для каждой комбинации она попадает в одну из 7 меток. например: 1111 метка 1 (следует постоянной тенденции)

Вопрос или проблема Точность после обучения моей модели очень низкая. Почему? Ссылка на пример набора данных: https://drive.google.com/file/d/1kSZNlR0AKgLNSITq_pVxXA6eBJ5nzB5Q/view?usp=sharing Вот входные данные: Вход 1) 6-50 (в текущем наборе данных

Вопрос или проблема Я создал LSTM для прогнозирования акций, и он прогнозирует только на 1 день, но я хочу прогнозировать диапазон. def make_new_model(self): # простой начальный модель # строит модель lstm ######################## neural_network = keras.

Вопрос или проблема У меня есть набор данных – Это набор данных сетевого трафика TOR с добавленными метками TOR / Не TOR. Я хочу запустить LSTM на этом наборе данных и классифицировать его как Tor/Не Tor. Это возможно, так как это не временной ряд данных?

Вопрос или проблема У меня есть набор данных, в котором есть несколько записей для одних и тех же временных меток, и я хочу использовать LSTM для прогнозирования следующей временной метки, основываясь на предыдущих 5 временных шагах.

Вопрос или проблема Я экспериментирую с фреймворком кластеризации и предсказания оттока, cluschurn, который был развернут в производственной среде в Snap, Inc. В их исследовательской работе paper_link они используют 14 дней данных пользователей и рассматривают их как временной ряд.

Вопрос или проблема RNN или LSTM известны тем, что удерживают данные предыдущего временного момента в виде “памяти”, чтобы краткосрочные или долгосрочные зависимости могли быть запомнены. Но в следующей простой модели keras, где же задержка или память?

Вопрос или проблема Итак, я пытаюсь использовать модель LSTM для прогнозирования данных температуры на PyTorch. Я относительно новичок как в PyTorch, так и в использовании рекурсивных сетей, поэтому я взял модель, которую нашел в интернете.

Вопрос или проблема Мне нужно выполнить проект по генерации музыки для курса глубокого обучения, который я прохожу в этом семестре, и я использую Pytorch. Датасет состоит из песен в формате midi, и я использую библиотеку python mido для извлечения данных из каждой песни.

Вопрос или проблема Теперь я изучаю разделение музыкальных источников с использованием htdemucs. Как вы знаете, в htdemucs мы используем слой кодировщика трансформера кросс-доменной связи вместо общего слоя кодировщика/декодировщика, который использует

Вопрос или проблема Я строю прогноз с помощью LSTM в tensorflow 2. Мои данные состоят из 7 колонок: дата (ежедневно), валовые продажи (целевая переменная), ежедневные общие запасы, средняя стоимость заказа, ежедневное количество новых клиентов, является

Вопрос или проблема Я пытаюсь построить модель RNN для прогнозирования ежедневных продаж для нескольких разных городов и различных продуктовых сегментов (категориальные признаки и несколько входов для каждого дня), а также с числовыми признаками, такими

Вопрос или проблема Я провожу исследование по классификации музыкальных жанров с использованием методов глубокого обучения. Работа состоит в том, чтобы сделать классификацию с использованием модели LSTM. Я использую GTZAN как набор данных и предварительно

Вопрос или проблема Я предсказываю осадки, используя observational данные. Всего имеется 87,070 образцов данных, но только 1,885 образцов имеют осадки. Вот LSTM модель, которую я использую: class LstmModel(Model): def __init__(self, Lstm_units) ->

Вопрос или проблема В течение года я собирал данные с моего RPi: [нагрузка на 0 ядро, нагрузка на 1 ядро, нагрузка на 2 ядро, нагрузка на 3 ядро, температура окружающей среды, скорость вентилятора, температура ЦП] Теперь я хочу создать модель с Keras

Вопрос или проблема В настоящее время я пытаюсь разработать модель, которая принимает временной ряд данных о электроэнергии из домохозяйства в качестве входных данных и должна дисагрегировать эти данные о основном электроснабжении на конкретное потребление

Вопрос или проблема Я хотел бы объединить две последовательные модели в режиме суммы в одну модель, используя Keras следующим образом: left = Sequential() left.add(LSTM(64, activation='sigmoid', stateful=True, batch_input_shape=(10, look_back, dim)))

Вопрос или проблема У меня есть данные временного ряда, полученные из видео. Данные состоят из пар битрейтов и соответствующих меток для каждой временной метки: Распределение за первые 30 секунд выглядит следующим образом: Я построил модель LSTM для этого