lstm keras 예제

다음은 로컬 파일 대신 데이터 집합에 대한 URL을 사용하도록 업데이트된 정확한 코드입니다. 여기서 입력_길이는 시간 걸이에 해당합니다. 이전 섹션에서 더 큰 창 크기로 예제를 다시 실행할 수 있습니다. 완전성을 위해 창 크기 변경만 있는 전체 코드 목록이 아래에 나열되어 있습니다. 시간 단계는 우리의 타임 시리즈 문제를 구문하는 또 다른 방법을 제공합니다. 창 예제에서 위와 같이 다음 단계의 출력을 예측하기 위한 입력으로 열계의 이전 시간 단계를 취할 수 있습니다. LSTM 네트워크에서 여러 숨겨진 계층의 예를 제공합니다. 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 변경입력을 참조) LSTMS에 대한 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. _home/nbuser/anaconda3_410/lib/python3.5/site-packages/keras/engine/topology.py in __call___(self, x, mask) 515 인바운드_layers: 516 # 필요한 경우 layer.build()를 호출합니다. -> 517 self.add_inbound_node(인바운드_레이어, node_indice, tensor_indices) 518 # 출력은 self.add_inbound_node를 호출할 때 이미 계산되었습니다. 519 출력 = self.inbound_nodes[-1].output_tensors %reset -f 수입 numpy 시드 = 50 numpy.random.seed (시드) 가져오기 팬더 keras.model 에서 순차적으로 가져오기 keras.layers 에서 순차적 가져오기 sklearn.metrics 가져오기 mean_squared_error 이것은 대단하다 예제. 나는 딥 러닝과 케라스에서 아주 새로운. 그러나이 웹 사이트는 매우 도움이되었습니다. 나는 더 많은 것을 배우고 싶다. 예를 들어, 현재 시간(t)을 감안할 때 시퀀스(t+1)에서 다음 번에 값을 예측할 수 있으며, 현재 시간(t)과 이전 두 시간(t-1 및 t-2)을 입력 변수로 사용할 수 있습니다. 안녕하세요 제이슨, 나는 당신의 “배치 사이의 메모리가 있는 누적 된 LSTM”예제를 다음과 같이 시도할 때 다음과 같은 오류를 발견했습니다. 당신이 무엇이 잘못되었는지 설명하는 데 도움이 될 수 있는지 궁금하고 어떻게 하시기 바랍니다 해결? 감사합니다. 예제 폴더에서 실제 데이터 집합에 대한 예제 모델도 찾을 수 있습니다: /home/nbuser/anaconda3_410/lib/python3.5/site-packages/keras/engine/topology.py inadd_inbound_node(self, inbound_layers, node_indice, tensor_indices) 569 # 생성 노드는 인바운드 레이어에서 self.inbound_nodes 570 #뿐만 아니라 아웃바운드_노드를 자동으로 업데이트합니다. –> 571 Node.create_node(셀프, 인바운드_레이어, node_인덱스, 텐서_인덱스) 572 573 def get_output_shape_for(self, input_shape): 복사된 코드를 lstmexample.py 저장했습니다.

실행: 유휴 인터프리터에서: exec(열기(`c:python34lstmexample.py`).read(dos shell): 파이썬 c:python34lstmexample.py 일부 시퀀스 문제는 샘플당 다양한 시간 단계를 가질 수 있습니다.

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