关闭。这个问题需要更多focused.它目前不接受答案。想改进这个问题吗？更新问题，使其只关注一个问题editingthispost.关闭3年前。Improvethisquestion我目前正在使用LSTM层训练用于天气预报的递归神经网络。网络本身非常简单，大致如下所示:model=Sequential()model.add(LSTM(hidden_neurons,input_shape=(time_steps,feature_count),return_sequences=False))model.add(Dense(feature_count))model.add(Activati
我刚开始在我现有的Django项目上测试PyCharm，它无法识别来self项目中应用程序的任何导入:在my_app1/models.py中:从my_app2.models导入东西“Unresolved引用‘my_app2’”这是为什么？我项目的目录结构与recommendedlayout匹配，并且它运行没有错误，只是PyCharm的魔法不想对其起作用。似乎与这个问题有关:Importappindjangoproject但是我不知道我做错了什么。如果我尝试:从..my_app2.models导入东西PyCharm错误消失，它可以自动预测等。但是当我运行项目时Django抛出:Value
我想用LSTM单元对RNN建模，以便根据多个输入时间序列预测多个输出时间序列。具体来说，我有4个输出时间序列，y1[t]、y2[t]、y3[t]、y4[t]，每个的长度为3,000(t=0,...,2999)。我还有3个输入时间序列，x1[t]、x2[t]、x3[t]，每个时间序列的长度为3,000秒(t=0,...,2999)。目标是使用截至当前时间点的所有输入时间序列预测y1[t],..y4[t]，即:y1[t]=f1(x1[k],x2[k],x3[k],k=0,...,t)y2[t]=f2(x1[k],x2[k],x3[k],k=0,...,t)y3[t]=f3(x1[k],x2
我正在尝试使用Tensorflow学习LSTM模型进行情感分析，我已经浏览了LSTMmodel.以下代码(create_sentiment_featuresets.py)从5000个肯定句和5000个否定句生成词典。importnltkfromnltk.tokenizeimportword_tokenizeimportnumpyasnpimportrandomfromcollectionsimportCounterfromnltk.stemimportWordNetLemmatizerlemmatizer=WordNetLemmatizer()defcreate_lexicon(pos
在C++中，获取shell在WindowsXP和Windows7中称为“我的文档”以及在Vista中称为“文档”的文件夹的完整路径名并不难；见GetpathtoMyDocuments有没有在Python中执行此操作的简单方法？ 最佳答案 您可以使用ctypes模块获取“我的文档”目录:importctypesfromctypes.wintypesimportMAX_PATHdll=ctypes.windll.shell32buf=ctypes.create_unicode_buffer(MAX_PATH+1)ifdll.SHGetS
我正在尝试安装MySQLdb扩展，但我收到此错误，知道可能是什么原因吗？可能是有权限的东西？我正在使用MacOXLion....这是错误的一部分。Django安装正常，但我需要安装此扩展。感谢您的帮助。ppp-071ca:MySQL-python-1.2.4b4miguel_e$sudopythonsetup.pyinstallrunninginstallrunningbdist_eggrunningegg_infowritingMySQL_python.egg-info/PKG-INFOwritingtop-levelnamestoMySQL_python.egg-info/top_
我有一个长度为t(x0,...,xt)的时间序列，其中每个xi都是一个d维向量，即xi=(x0i,x1i,....,xdi)。因此我的输入X的形状为[batch_size,d]tensorflowLSTM的输入大小应为[batchSize,hidden_size]。我的问题是我应该如何将我的时间序列输入到LSTM中。我想到的一种可能的解决方案是具有大小为[d,hidden_size]的附加权重矩阵W，并使用X*W+B输入LSTM。这是正确的还是我应该向网络输入其他内容？谢谢 最佳答案 您的直觉是正确的；您需要的(以及您所描述
我有一个问题与使用pybrain进行时间序列回归有关。我计划使用pybrain中的LSTM层来训练和预测时间序列。我在下面的链接中找到了示例代码Requestforexample:Recurrentneuralnetworkforpredictingnextvalueinasequence在上面的示例中，网络能够在训练后预测序列。但问题是，网络通过一次性将所有顺序数据馈送到输入层来接收所有顺序数据。例如，如果训练数据各有10个特征，则这10个特征将同时馈入10个输入节点。据我了解，这不再是时间序列预测，对吗？既然每个特征被输入网络的时间没有区别？如果我错了，请纠正我。因此，我想要实现的
1和2是一样的吗？使用Convolution2D层和LSTM层使用ConvLSTM2D如果有什么不同，你能帮我解释一下吗？ 最佳答案 它们并不完全相同，原因如下:1。使用Convolution2D层和LSTM层众所周知，Convolution2D非常适合捕捉图像或空间特征，而LSTM则用于检测随时间变化的相关性。然而，通过堆叠这些层，可能无法正确捕获空间和时间特征之间的相关性。2。使用ConvLSTM2D要解决这个问题，XingjianShietal.提出了一种能够捕获时空相关性的网络结构，即ConvLSTM。在Keras中，这反射
这个问题在这里已经有了答案:Flexbox:centerhorizontallyandvertically(14个答案)HowcanIcentertext(horizontallyandvertically)insideadivblock?(27个答案)关闭2年前。如何使文本垂直居中？尝试了my-auto类，但它没有用，它仍然位于顶部。有人可以帮我找到问题出在哪里吗？部分代码:MACHINETOMACHINEDATALAKEONLINEDATAAPIŠVIETIMASTRANSPORTAS完整代码:https://jsfiddle.net/xqdbf5n4/1/
