rnn lstm 예제

즉, 피드포워드 네트워크는 시간에 따라 순서에 대한 개념이 없으며, 이 네트워크가 고려하는 유일한 입력은 현재 의 예에 노출된 예제입니다. 피드 포워드 네트워크는 최근 과거에 대한 기억 상실증입니다; 그들은 향수만 훈련의 조형 순간을 기억한다. 상태 Stateful LSTM을 사용하여 여러 단계를 예측하기 위해 다음 타임스텝 의 예측을 위해 출력 벡터를 다시 모델에 공급하는 제안을 접했습니다. LSTM 상태 저장 예제를 기반으로 출력 벡터를 얻는 방법을 알고 있습니까? 나는 또 다른 질문이 있습니다. [샘플, 시간 단계, 기능] trainX = numpy.reshape(trainX, trainX.shape[0], 1, trainX.shape[1])) testX = numpy.reshape(testX, (testX.shape[0], 1, testX.shape[1])))로 입력을 [샘플, 시간 단계, 기능]으로 변경합니다. 우선, 튜토리얼 주셔서 감사합니다. 예제와 매우 유사한 데이터를 예측하려고 합니다. 나는 당신이 준 코드를 가지고 놀고 있었지만, 매우 이상한 일이 일어났다 : 나는 비행 데이터를 사용하여 모델을 맞추고 그 하이퍼 매개 변수를 사용하여 백색 잡음을 예측하면 매우 정확한 결과를 받습니다. 예: 위에서 설명한 대로 LSTMS의 입력 구조는 [샘플, 시간 단계, 기능]입니다. 실제로 위의 검색에 대한 예가 있습니다(창 메서드의 섹션 참조). 그럼에도 불구하고 위의 LSTM 예제를 문제없이 성공적으로 실행했습니다. 100 시대를 거쳤습니다. 예측 및 원본 데이터의 매트플롯리브의 플롯은 동일했습니다.

친애하는 박사 제이슨, 당신의 대답을 주셔서 감사합니다 : 나는 py3.6을 제외하고, 관련 파이썬 패키지의 위의 목록에 따라 `lstmexample2.py`로 위의 70 줄을 저장, 여기에 있습니다 : 우리는 이것을 함께 묶을 수 있습니다. 전체 코드 예제는 다음과 같습니다. 출력 계열이 입력 계열을 간단하게 추가하는 두 개의 병렬 입력 시간계의 간단한 예제를 통해 이를 입증할 수 있습니다. 예. 반복 신경망 구문에서 호출되는 시퀀스 간 예측을 수행하도록 예제를 간단히 확장할 수 있습니다. 왜 예브게니를 볼 수 없습니다., 죄송합니다 나는 예가 없습니다. 이전 창 기반 예제와 동일한 데이터 표현을 사용하여 이 작업을 수행할 수 있습니다.이 작업을 수행할 수 있습니다.이 작업을 수행하려면 데이터를 다시 지정하는 경우를 제외하고 열을 시간 단계 차원으로 설정하고 피처 차원을 다시 1로 변경할 수 있습니다. 예: 피처 수와 시간 단계가 1인 첫 번째 예제를 참조합니다. 여기서 입력_길이는 시간 걸이에 해당합니다. 친애하는 제이슨 박사님, 저는 py3.4.4에서 3.6으로 전환할 것입니다. 나는 lstm 예를 시도하는 또 다른 시도가 있었다. num_steps가 5로 설정된 경우 지정된 샘플의 입력 데이터로 사용되는 데이터는 «고양이가 에 앉아 있다»입니다.

이 경우 모델을 통해 시퀀스의 바로 다음 단어를 예측하기 때문에 각 시간 단계마다 일치하는 출력 y 또는 대상 데이터는 «매트에 앉아 있는 고양이»가 됩니다. 마지막으로 skip_steps는 다음 데이터 일괄 처리를 하기 전에 건너뛸 단어 의 수입니다. 이 예제에서 skip_steps=num_steps인 경우 다음 배치에 대한 다음 5개의 입력 단어는 «매트와 그의 모자를 다했다»입니다. 바라건대 그것은 의미가 있습니다. 이 예제주셔서 감사합니다. 첫 번째 코드 예제 (lookback =1)를 실행하면 코드를 복사하고 기차및 테스트 점수를 정확하게 재현 할 수 있지만 그래프는 다르게 보입니다. 특히 나를 위해 예측 된 그래프 (녹색과 빨간색 선)는이 페이지에 표시되는 것과 비교하여 오른쪽으로 하나씩 이동되는 것처럼 보입니다. 또한 예에서 예측 그래프가 x=0에서 시작되는 것처럼 보이지만 예측 그래프는 1에서 시작합니다.

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