step 3 from time series 3 [[9], [7], [2]] # step 1 to step 3 from time series 32
] 以及包含该批次中的32个时间序列中的每一个的标签的Y = [A, A, B, …, B]。因为我已经拆分了时间序列，所以我使用有状态模型，以便为X_2保存来自X_1的状态。 我再次运行mo
浏览 9提问于2019-01-30得票数 0
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如果我正确理解，要在keras中执行TBPTT，我们必须将我们的序列分割成k个时间步骤的较小部分。要重复使用LSTM的状态，我们必须使用有状态参数，根据keras的文档：
您可以将RNN层设置为“有状态的”，这意味着为一个批中的样本计算的状态</e
浏览 0提问于2018-11-08得票数 9
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我是一个新的keras用户，我想很容易地理解如何构建一个lstm模型。在我的数据中，我有很多用户，它们有很多序列，如下所示： X Labels我已经为一个
浏览 3提问于2017-06-10得票数 0
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在rnn示例中，我找到了以下代码： model = tf.keras.Sequential([ batch_input_shape=[batch_size, None]),
tf.keras</em
浏览 0提问于2019-03-22得票数 8
我试图使用LSTM模型进行二进制分类；但是，当我训练该模型时，损失保持在0.69左右(即。- -\ln(0.5))和0.5的准确度，这表明这个模型并不是在学习，因为这些是随机猜测所期望的数字。我试着玩学习速度，改变单元数量，把LSTM放在一起，但是我觉得我错过了一些关于状态的使用，但我不确定是什么。我的时间序列是t = [x_0, ..., x_N]格式的，我希望使用一个跨距10的滚动窗口来使用10
浏览 0提问于2019-05-02得票数 2
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理解有状态LSTM
、、、、
我正在RNNs/LSTM上学习这个，我很难理解有状态的LSTM。我的问题如下：在上的Keras文档中，我发现批处理中i-th位置中的样本的隐藏状态将作为下一批中i-th位置中的样本的输入隐藏<
浏览 0提问于2017-01-17得票数 19
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keras差异无状态和有状态
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我试图理解Keras中的LSTM层的概念。我只想确认一下LSTM的一些行为，看看我是否正确地理解了它。假设我有1000个样本，这个样本有一个时间步骤，当这是否与具有1000个时间步骤的一个样本和一个批次大小为1的</
浏览 0提问于2018-10-26得票数 4
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据我所知，LSTM的全部目的是让网络在数据中建立长期的依赖关系，即现在发生的事件可能在某种程度上是由过去某个时候发生的事情决定的，这些数据可能不是当前正在呈现的批数据，而是以前的许多序列或批。因此，我理解有状态的LSTM这样做，网络将保留状态直到reset_states()被调用。但是对于无状态的LST
浏览 0提问于2018-08-03得票数 10
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基于LSTM的时间序列预测
、、、、
我正在使用 ()在一些syslog/网络日志数据上应用LSTM网络。他是个大师！据我所知-
一批数据是训练数据集中固定大小的行数，该数据集定义在更新网络权重之前要处理多少模式。模型以ba
浏览 2提问于2017-05-04得票数 1
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在中，我没有看到像batch_size和input_shape这样的争论。但是，我在model.add(LSTM(batch_size, input_shape=(time_steps, features)))媒体文章中看到了类似于这些的声明，以及使用model.add(LSTM(4, batch_input_shape=(batch_size, look_back, 1), stateful=True))的。( Q2)我无法理解的另
浏览 0提问于2018-10-03得票数 0
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用LSTMs对单元素序列进行预测
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我正在尝试将强化学习应用到一个基于圆形的游戏环境中。每一轮我都会得到一个独立的/接近马尔可夫的状态，并且必须为世界的进步提供一个行动。因为有一些长期的策略(开发资源"A"，等待几轮开发，使用资源"A")，我正在考虑在我的神经网络中使用LSTM层。在培训期间，我可以向网络中
浏览 1提问于2019-11-20得票数 2
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我试图运行一个1D-CNN对10s段脑电数据，然后涵盖一个时间连接之间的片段使用RNN。L.DimshuffleLayer(network, (0, 2, 1))但据我理解，RNN现在只涉及 sequence_length中的，而不包括之间的不同批，对吗？如何获得段之间的时间连接？
浏览 4提问于2017-04-04得票数 0
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假设我有10个维度为( 10 , 50 ,2)的独立时间序列，其中10是样本数，50是时间步数，2是特征数。如果我将这个时间序列划分为training with size (10,35,2)和test (10,15,2)，其中我使用test作为我的预测的验证集(以了解训练的网络预测有多好)，由于lstm在这种情况下是无状态的，因此在训练期间的批次之间</e
浏览 14提问于2021-01-08得票数 0
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我读到LSTM的内部状态如下：
它总是在批处理中传递，所以从第一个示例的最后一个时间戳到第一个i+1st。如果LSTM是有状态的，那么状态将在批间传递，因此对于所有索引i，batch_ki的最后一个时间戳处的内存被传递给batch_{k+1}i的第一个时
浏览 0提问于2018-03-14得票数 0
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为什么在LSTM中我们计算梯度w.r.t权值，而不是w.r.t细胞状态？那么，为什么不更正存储在单元格
浏览 0提问于2018-02-03得票数 1
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我读过各种各样的关于它的文章，似乎没有人回答这个非常基本的问题。它总是模棱两可：
model.fit(X_train, y_train,
浏览 4提问于2017-05-10得票数 54
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资料来源
还有其他的线程，比如和，它们并没有完全解释我要找的东西。当深入研究[]和[]的例子时，Jason总是将他的时间序列分割成几个只包含一个时间步骤的样本(在他的</e
浏览 1提问于2018-01-28得票数 38
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在Keras的LSTM实现中的默认模式(有状态=假)中，批处理中的所有样本都是独立的，状态不会从一个样本传播到下一个样本。根据我的理解，输入序列长度(L)是保持LSTM状态的唯一方法。但从理论上讲，这种操
浏览 1提问于2017-05-26得票数 6
关于C数据集，有广泛的文献，包括经典的(非DL) ML技术和基于DL的方法.几年前，基于LSTM的网络展示了有希望的结果(参见长期短期记忆网络，剩余寿命估算，郑等人，2017年)，我正在尝试复制这些结果在本文中，他们使用了两个隐藏的LSTM层，每个64个单元，两个完全连接的层，每个层有8个神经元(~55000个参数)。LSTMs会产生大量的</
浏览 0提问于2020-08-19得票数 2
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keras.layers.LSTM(units,stateful=False,unroll=False)
什么单位，有状态和展开代表这里？？
浏览 0提问于2019-03-22得票数 1
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