lstm

Вопрос или проблема У меня есть такая проблема: Я пытаюсь предсказать ежедневные температуры. У меня есть данные за 30 лет, и я использую эту нейронную сеть: model = Sequential() model.add(LSTM(units=128,activation="relu", input_shape=(30, 1), return_sequences=True)) model.

Вопрос или проблема Во время обучения моей нейронной сети я наблюдаю следующее поведение: крайне нестабильные значения потерь на валидации, в то время как потери на обучении steadily уменьшаются. потери на обучении уменьшаются очень медленно (не характерная

Вопрос или проблема Я пытаюсь провести анализ настроений по некоторым данным, используя keras. Я использую слой встраивания и затем LSTM. Я знаю, что слой встраивания снижает разреженность кодирования “один-горячий”

Вопрос или проблема Я пытаюсь использовать нейронную сеть LSTM для многошагового / многовыходного прогнозирования (я предсказываю несколько значений за одно время, зная некоторые значения из прошлого). Но я осознал, что должен быть осторожным при разделении

Вопрос или проблема class Net2: @staticmethod def build_cat_branch(inputs,category_size): x = TimeDistributed(Dense(category_size))(inputs) x = Activation('softmax', name="cat_output")(x) return x @staticmethod def build_t_branch(inputs): x = TimeDistributed(Dense(1

Вопрос или проблема Я пытаюсь спрогнозировать цены акций Google. Я создал две модели: одну с LSTM и другую с двунаправленным LSTM, но прогнозируемые значения не очень хорошо совпадают с тестовыми значениями. Я пробовал разные параметры, но почти не увидел улучшения.

Вопрос или проблема Я новичок здесь и в глубоких обучения, поэтому заранее прошу прощения за неправильно форматированный код или формулировки. У меня есть набор данных, где я отслеживаю 4 переменные с 2 категориальными и 3 числовыми полями на 4 временных этапах.

Вопрос или проблема Я новичок в RNN и LSTM и сейчас экспериментирую с различными настройками. При попытке смоделировать данные временных рядов в абсолютных величинах (предсказанная цена закрытия) я столкнулся со следующими проблемами: Потеря на валидации

Вопрос или проблема Что касается нейронных сетей LSTM, мне не удается понять взаимосвязь между размером пакета, количеством нейронов в входном слое и количеством “переменных” или “столбцов” на входе. (Предполагая, что связь существует

Вопрос или проблема Я нашел очень хорошее объяснение о итерациях и batch_size, опубликованное здесь много лет назад пользователем @Djib2011. Теперь у меня есть вопрос. Если batch_size (5) строк (1-5) были переданы пяти ячейкам LSTM (1-5) для пяти итераций

Вопрос или проблема Я пытался разобраться в размерности векторов представлений в нейронных сетях, и, похоже, наконец, у меня что-то щелкнуло в голове. Тем не менее, мне хотелось бы проверить, правильно ли я понимаю. Векторы представлений — это эффективный

Вопрос или проблема Я следил за этим вопросом. Случай 1: У меня задача: обучаться на протяжении трех последовательных дней, чтобы предсказать каждый четвертый день. Данные каждого дня представляют собой один CSV файл, который имеет размеры 24×

Вопрос или проблема Я пытаюсь обучить модель на большом последовательном наборе данных, как этот [0.2 0.1 0.1 ..... 0.4 0.8]. Я создаю векторы X длиной 60 для входных данных и скалярные числа Y в качестве меток (это значит, что LSTM читает первые 60 чисел

Вопрос или проблема У меня есть история ежедневных транзакций человека с 1.01.2022 по 24.06.2024 в csv файле. Данные разделены на обучающую (с 1.01.2022 по 25.05.2024) и тестовую (оставшиеся). Данные представлены следующим образом: Дата Сумма дебета Сумма

Вопрос или проблема Я знаком с единицей LSTM (ячейка памяти, затвор забывания, выходной затвор и т.д.), однако мне трудно понять, как это связано с реализацией LSTM в Keras. В Keras структура входных данных для X имеет вид: (nb_samples, timesteps, input_dim).

Вопрос или проблема Я пытаюсь создать модель для классификации, могут ли эти пациенты быть диагностированы с деменцией по их 35 дням биометрических данных. Краткое резюме набора данных приведено ниже. В качестве входных данных X_train он имеет 51 признак

Вопрос или проблема Мне не понятно понятие нескольких ячеек в LSTM. Если у меня есть слой LSTM с 64 ячейками, как ячейки будут применяться к каждому временном шагу при разворачивании. Мое понимание состоит в том, что каждый временной шаг будет применяться

Вопрос или проблема Для проблем, связанных со временем, например, для предсказания акций: Предположим, у нас есть 300 дней данных, 10 признаков и одна целевая переменная: цена. Почему для тренировки нам нужна только цена 300-го дня?

Вопрос или проблема У меня есть набор данных, состоящий из нескольких временных рядов для нескольких пользователей. У каждого пользователя есть несколько временных шагов, значение для предсказания на каждом временном шаге и список признаков на каждом временном шаге.

Вопрос или проблема Я пытаюсь создать модель Keras на основе LSTM слоев, которая будет выполнять бинарную классификацию последовательностей изображений. Входные данные имеют следующую форму: (sample_number, timesteps, width, height, channels), где один