keras rnn 예제

이 특정 문제에 대 한 시간 단계 접근 방식 은 아마도 그것을 모델링 하는 가장 좋은 방법 이지만 이러한 예제 중 일부를 자신의 문제에 대 한 서식 파일로 사용 하려는 경우 선택할 수 있는 몇 가지 옵션이 있습니다. 많은 댓글과 마찬가지로, 나는 또한 알아 달라고 요청합니다 : 미래의 기간을 예측하는 방법. 그게 가능합니까? 위의 예제를 사용하여 이 작업을 어떻게 달성할 수 있습니까? 계열 또는 Ys가 여러 개 있고 범주형 예측 변수가 있는 경우 이를 어떻게 수용할 수 있습니까? 감사합니다, 나는 당신의 예를 기대! 나는 그렇게하는 장점과 단점을 정말로 궁금해한다. 이 메모리를 사용하면 네트워크에서 장기 종속성을 시퀀스로 학습할 수 있으므로 예측할 때 문장의 다음 단어인지, 감정 분류인지 또는 다음 온도 측정인지 를 고려할 수 있습니다. . RNN은 서열을 처리하는 인간의 방법을 모방하도록 설계되었습니다 : 우리는 단어 자체대신 응답을 형성 할 때 전체 문장을 고려합니다. 예를 들어 다음 문장을 생각해 보십시오: 마지막으로 LSTM 레이어가 생성될 때 상태 풀 매개 변수를 True로 설정해야 하며 입력 차원을 지정하는 대신 일괄 처리의 샘플 수, 샘플의 시간 단계 수 및 batch_input_shape 매개변수를 설정하여 시간 단계의 피처 수를 설정합니다. 예를 들어, 앞서 여러 시간 단계를 예측할 때도 비슷한 모방 동작이 발생합니다(예: 앞의 두 단계를 예측하는 경우 모델은 이전 두 시간 단계를 출력하는 방법을 학습합니다). 이것은 좋은 예입니다. 나는 딥 러닝과 케라스에서 아주 새로운. 그러나이 웹 사이트는 매우 도움이되었습니다.

나는 더 많은 것을 배우고 싶다. 그런 다음 모델을 평가하고 예측을 할 때 나중에 동일한 일괄 처리 크기를 사용해야 합니다. 예를 들어: 안녕 제이슨, 나는 몇 일 동안 저를 쌓아 한 질문을 가지고,어떻게 LSTM 모델에 숨겨진 레이어를 추가 할 수 있습니다 (model.add (LSTM))를 사용하여.무엇을 시도 : 말, 첫 번째 코드 예제에서, 나는 `model.add (LSTM (4, input_dim =look_back))`이 줄에 있었다.) LSTM 모델에서 숨겨진 레이어를 작성합니다. 그래서 나는 생각했다 : 오 , 1 숨겨진 레이어는 너무 쉽습니다, 왜 그것에 하나의 숨겨진 레이어를 추가하지 마십시오 . 그래서 하나의 레이어를 추가하려고합니다. 코드:`model.add(LSTM(LSTM(4, input_dim=look_back)`) 후 , 나는 하나의 숨겨진 레이어를 삽입하는 여러 가지 방법을 시도합니다. 나는 여러 가지 방법을 시도하지만 항상 잘못된 입력 _ 차원을 얻은 오류가 있습니다. 그래서 당신은 예제 1에서 하나의 숨겨진 레이어를 추가하는 방법을 보여 줄 수 있습니다 . 또는 LSTM 모델을 제대로 이해하지 못하므로 삽입 할 수 없습니다. 권장 도서: LSTM, TensorFlow 및 Keras에 대해 자세히 알아보려면 이 책을 확인하십시오: 딥 러닝 혁명 코딩 – 파이썬, 텐서플로우 및 케라스를 사용하여 단계별로 소개하는 단계별 작은 차이점에 대해 걱정하지 마십시오.

Ce contenu a été publié dans Non classé par samuel. Mettez-le en favori avec son permalien.