我正在尝试构建一个小型LSTM，它可以通过在现有Python代码上进行训练来学习编写代码(即使它是垃圾代码)。我将几百行文件中的几千行代码连接在一起，每个文件都以结尾。表示“序列结束”。例如，我的训练文件如下所示:setup(name='Keras',...],packages=find_packages())importpyux...withopen('api.json','w')asf:json.dump(sign,f)我正在用以下单词创建标记:file=open(self.textfile,'r')filecontents=file.read()file.close()filec
我正在尝试预测人口的用水量。我有1个主要输入:水量和2个辅助输入:温度降雨理论上它们与供水有关。必须说，每次降雨和温度数据都与水量相对应。所以这是一个时间序列问题。问题是我不知道如何使用来自一个.csv文件的3个输入，该文件有3列，每个输入对应一个列，如下面的代码所示。当我只有一个输入(例如水量)时，网络在这段代码中或多或少地工作得很好，但当我有多个输入时就不行了。(因此，如果您使用下面的csv文件运行此代码，则会显示尺寸错误)。从以下位置阅读一些答案:TimeSeriesPredictionwithLSTMRecurrentNeuralNetworksinPythonwithKera
写在前面下面的这篇文章主要教大家如何搭建一个基于CNN-LSTM的股票预测模型，并将其用于股票价格预测当中。原代码在文末进行获取。1CNN-LSTM模型这篇文章将带大家通过Tensorflow框架搭建一个基于CNN-LSTM的简单股票价格预测模型，这个模型首先是将一个窗口的股票数据转换为一个2D的图像数据，然后通过CNN进行特征提取。具体地，定义一段股票序列为：其中，每个x是一个m维的向量，这样得到的就是一个r乘m的矩阵形式，因此对于这个矩阵可以通过CNN进行特征提取。文中，通过64个filter来进行特征提取，之后通过Relu函数进行激活，接着通过max-pooling进行池化处理，最后加入
Background一、什么是ENSO现象ENSO（ElNiño-SouthernOscillation）是发生于赤道东太平洋地区的风场和海面温度震荡。ENSO是低纬度的海-气相互作用现象，在海洋方面表现为厄尔尼诺-拉尼娜的转变，在大气方面表现为南方涛动。二、ENSO现象有什么影响包括厄尔尼诺现象及拉尼娜现象在内的厄尔尼诺-南方涛动现象会造成全球性的气温及降水变化。例如当厄尔尼诺现象发生时，南美洲地区会出现暴雨，而东南亚、澳大利亚则出现干旱。依赖农业和渔业的国家，特别是太平洋附近的发展中国家，通常受影响最大。三、数据集介绍Nino3.4指数定义为Nino3.4区（170°W-120°W，5°S
我正在尝试使用deeplearning4j训练用于数字(音频)信号处理的RNN。这个想法是有2个.wav文件:一个是录音，第二个是相同的录音但经过处理(例如使用低通滤波器)。RNN的输入是第一个(未处理的)录音，输出是第二个(已处理的)录音。我使用了dl4j示例中的GravesLSTMCharModellingExample，并且主要调整了CharacterIterator类以接受音频数据而不是文本。我的第一个使用dl4j处理音频的项目基本上是做与GravesLSTMCharModellingExample相同的事情，但生成音频而不是文本，使用11025Hz8位单声道音频，这有效(一些
这更像是一个深度学习概念问题，如果这不是合适的平台，我会把它带到别处。我正在尝试使用KerasLSTM序列模型来学习文本序列并将它们映射到数值(回归问题)。问题是，学习总是在高损失(训练和测试)上收敛得太快。我已经尝试了所有可能的超参数，我感觉这是导致模型高偏差的局部最小值问题。我的问题基本上是:如何根据这个问题初始化权重和偏差？使用哪个优化器？我应该将网络扩展到多深(我担心如果我使用非常深的网络，训练时间将难以忍受并且模型方差会增长)我应该添加更多训练数据吗？输入和输出使用minmax归一化。我正在使用带动量的SGD，目前有3个LSTM层(126,256,128)和2个密集层(200
我想通过Yangetal.使用注意力机制的实现.我找到了使用此注意力机制的自定义层的有效实现here.而不是使用我的LSTM的输出值:my_lstm=LSTM(128,input_shape=(a,b),return_sequences=True)my_lstm=AttentionWithContext()(my_lstm)out=Dense(2,activation='softmax')(my_lstm)我想使用LSTM的隐藏状态:my_lstm=LSTM(128,input_shape=(a,b),return_state=True)my_lstm=AttentionWithCon
我正在使用keras1.0.1我正在尝试在LSTM之上添加一个注意力层。这是我目前所拥有的，但它不起作用。input_=Input(shape=(input_length,input_dim))lstm=GRU(self.HID_DIM,input_dim=input_dim,input_length=input_length,return_sequences=True)(input_)att=TimeDistributed(Dense(1)(lstm))att=Reshape((-1,input_length))(att)att=Activation(activation="soft
我的数据由4个不同的时间序列组成，例如:[35,45,47,39...][47,60,57,55...][42,42,61,69...][62,70,62,65...]事实是，除了时间依赖性(水平依赖性)之外，还存在垂直依赖性(在列中，如果我们看一下这个示例“矩阵”)。输出向量将是这些相同的时间序列，仅移动一步。是否可以为每个时间序列创建LSTM网络(因此，在我的例子中有4个网络，还有4个输出)，但也可以垂直连接它们，即创建2DLSTM？如果是这样，如何在Tensorflow中实现这一点？是否也可以使这种网络更深(将额外的LSTM层附加到这4个网络中的每一个)？我希望我的解释足够清楚。
给定X维度(m个样本，n个序列和k个特征)，以及y维度(m样本，0/1):假设我想训练一个有状态的LSTM(按照keras的定义，其中“stateful=True”意味着细胞状态不会在每个样本的序列之间重置——如果我错了请纠正我!)，状态应该是以每个时期或每个样本为基础进行重置？例子:foreinepoch:forminX.shape[0]:#foreachsampleforninX.shape[1]:#foreachsequence#train_on_batchformodel...#model.reset_states()(1)Ibelievethisis'stateful=Fal
