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我正在尝试创建一个人工智能来玩一个使用LSTM的3D近战战斗游戏。NN接收敌人关节(如头、手、腿)的相对位置作为输入，并为每个时间步骤输出正确的动作。目前，我正在使用一个香草前馈神经网络与Keras和它的表现良好，但它需要从多个时间步骤的信息，才能更有效。我相信有状态的LSTM适合这个任务，但是我不知道如何训练<
浏览 0提问于2020-09-23得票数 1
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我想把我的数据输入到LSTM网络中，但是找不到类似的问题或教程。我的数据集类似于： t1 f1 f2 f3 ...tn f1 f2 f3
所以我有k人，对于每个人，我有一个矩阵，比如输入。每一行的第一列都是增量时间戳(就像时间线，所以t1 < t2)和其他列都是当时person的特性。我想用LSTM神经网络把这些人分为两类。我的问题是如何将这种类型的数据输入到高级库(如Keras )中的LSTM
浏览 0提问于2018-12-07得票数 1
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我正在尝试使用NFL tracking data来预测比赛结束时的攻击性码数结果。为此，我的输入将为train_x提供一个包含1个play的跟踪数据数组，以及y_train中具有码数结果的浮点。我应该如何排列我的数据来训练LSTM模型？I have been trying to use this tutorial，但它不使用3d输入。LSTM模型可以处理我正在尝试做的事情吗？Preparation Complete")
# creat
浏览 8提问于2020-12-04得票数 0
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valid_data = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_valid, y_valid))model.add(LSTM(16, return_sequences=True))
model.compile
浏览 7提问于2020-09-19得票数 0
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我正在训练，以便弄清楚如何在模型创建过程中定义训练数据的输入形状，而不使用X_train。我知道LSTM网络只接受3D数组作为输入，我的数据是用这个for循环准备的 X_train = []for i in range(10, 400):model.add(Dense(units=1 ))
model.compile(optimizer=opt, loss='mean_squared
浏览 14提问于2020-07-28得票数 0
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我是Keras的新手，我正在努力构建一个供个人使用/未来学习的模型。我刚从python开始，我想出了这段代码(借助视频和教程)。我有16324个实例的数据，每个实例由18个特征和1个因变量组成。import pandas as pdimport timefrom tensorflow.keras.models importSequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout
浏览 0提问于2019-09-26得票数 1
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num_classes = len(index_to_label)
tf.keras.layers.Masking(mask_valuenetwork to recognize one of `num_classes` actions from the given video tf.keras.layers.LSTM(64, input_shape=(batch_
浏览 0提问于2021-05-19得票数 1
我用形状的X (batch_size，50)和形状的Y (batch_size，10(序列长度)，10(输出向量))设置了一个训练集。LSTM单元的Keras文档说，3D输入是必需的，但是序列2序列模型确实可以做到这一点。有没有其他通用的方法来解决这个问题呢？model = Sequential()model.add(TimeDistributed(Dense(10, activation='sof
浏览 2提问于2019-04-21得票数 2
model.add(BatchNormalization(axis=chanDim)) model.add(
LSTMstr(x.shape.as_list()) ValueError:层lstm的输入0与层不兼容:需要的ndim=3，找到的ndim=4。收到的完整形状:无、16、16、128
浏览 5提问于2021-07-14得票数 0
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我将训练数据组织在一个numpy数组中，其中：
问题是，这个二维数组由大约15个不等长的连列数据组成，我想用它来进行LSTM网络培训。是否可以使用不等长的序列来训练Keras的LSTM网络？如果是这样的话，如何将我的2D训练数据数组转换为有效的3D数组？
浏览 0提问于2020-05-05得票数 0
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如何为LSTM准备数组？
、、、
输入数组有4列:前3列是介于-1和1之间的实数，第4列是期望的输出，可以是-1、0或+1 (这是一个分类问题，-1和1表示有用的类别，0表示样本不属于其中任何一个)。显然，选择网络类型为LSTM是因为类别不仅取决于前3列的值，还取决于前面示例的属性。对于一个简单的非LSTM网络，我会这样做(但我不确定这是否正确，因为我对Keras和神经网络使用Python语言是完全陌生的，我以前只在Java和C#中使用过Encog，它没有LSTM)。sparse_categorical
浏览 0提问于2018-10-24得票数 0
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我尝试在Keras中使用带有LSTM层的自动编码器模型来检测文本异常值。我已经将每个句子编码成一个数字序列，每个数字代表一个字母。到目前为止，我已经训练了一个具有固定长度输入的模型，通过向4000个序列中的每个序列填充零，直到maxlength = 40，从而使用4000,40,1形状的阵列(batch_size，时间步长，特征)现在我想知道如何使用这样的自动编码器模型，而不是将零填充到每个序列(句子)，从而使用每个句子(序列)的实际大小进行训
浏览 17提问于2019-09-20得票数 2
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我正在尝试使用来训练LSTM模型。我的训练数据是这样的：(100000,variable_sequence_lengths,295)
其中100000对应于实例的数目(序列的总数)，295表示给定序列的每个元素中的特征数我收到有关输入数据形状的错误。如何定义输入层和后续层(LSTM)中考虑可变序列长度的数据的形状？from keras.layers import Input, Dense, conc
浏览 0提问于2019-05-20得票数 2
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训练特征，形状(1032，5，5,122880)，进入LSTM层。这将产生"ValueError: Input 0与图层lstm_16不兼容:预期的ndim=3，找到的ndim=2“5x5x122880是训练样本的瓶颈特征
model =的ValueError告诉我，在通过LSTM层运行它们之前，我应该重塑训练瓶颈特性。(2,input_shape=training_bottlenecked_features.shape[:1]))
浏览 21提问于2018-03-05得票数 1
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model.add(LSTM(18, return_sequences=True,batch_input_shape=(batch_size,look_back,dim_x), stateful=True))model.add(LSTM(50,return_sequences=False,stateful=False))model.add(Dense(1, activation='linear'))
因为如果我的第一个LSTM</e
浏览 3提问于2018-10-26得票数 2
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我是深度学习的新手，在理解4个特征向量(全部是浮点数)的嵌入和传递序列到LSTM模型时遇到了问题。(260000, 12),tf.keras.layers.Dense(32),tf.keras.layers.Dense(1),
tf.keras.layers.
浏览 31提问于2021-08-16得票数 0
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了解粗糙的张量，以及如何在tensorflow中使用它们。([ tf.keras.layers.Dense(3, activation='softmax')
mdl.compile(loss=tf.keras
浏览 8提问于2020-05-26得票数 3
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我对LSTM输入/输出维度感到困惑，特别是在keras库中。当输入为3D时，keras如何返回2D输出？我知道它可以使用“return_sequence = Trure”返回3D输出，但是如果return_sequence= False，它如何处理3D并生成2D输出？例如，如果输入形状数据( 32，16，20)，32批大小，16个时间步骤，20个特征，以及形状的输出(32,100)，32批大小，100个隐藏
浏览 23提问于2022-04-13得票数 1
-i有列名"Date“、"Open”、"High“、"Close”、"Volume“、"Group”df["Group"] = ""print(df)group = ""
if count<=3000
浏览 1提问于2021-10-06得票数 1
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我正在学习RNN，我在keras (theano)中编写了这个简单的LSTM模型，使用的是使用sklearn生成的样本数据集。from sklearn.datasets import make_regressionfrom keras.layers importLSTM modelmodel.add(LSTM(32, input_dim
浏览 4提问于2016-10-11得票数 1
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