回归图层的RNN
是一种循环神经网络（Recurrent Neural Network）的结构，用于处理序列数据并进行回归任务。在RNN中，回归图层用于将循环神经网络的隐藏状态映射到输出层，从而实现对连续值的预测。
回归图层的RNN在许多领域都有广泛的应用，包括自然语言处理、语音识别、股票预测、时间序列分析等。它可以通过学习序列数据中的模式和趋势，对未来的数值进行预测。
在腾讯云的产品中，推荐使用腾讯云的AI Lab平台进行回归图层的RNN开发和部署。AI Lab提供了丰富的人工智能开发工具和资源，包括深度学习框架、模型训练与推理服务、数据集管理等。您可以通过AI Lab平台快速搭建和训练回归图层的RNN模型，并将其部署到腾讯云的服务器上进行实时预测。
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回归图层的RNN
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我想训练一个RNN来解决一个简单的回归问题。我有一个形状为(35584,)的数组X_train，它表示几年来每小时的测量值。我也有相应的形状(35584,)作为预期值的Y_train。小时h的值受前6小时的值的影响，所以我想使用RNN。
在Keras中，我理解我的情况：timesteps = 6和nb_samples = 35584。在我的例子中，是nb_feat
浏览 5提问于2016-09-23得票数 3
我有一个60点的数据集。我提供了58个点作为Matlab网络的输入数据(使用NNToolbox)，并尝试开发一个模型来帮助我预测下两个值。我想知道如何使用NNToolbox在Matlab中获得模型生成的下两个预测值。我在NNToolbox中找不到任何相同的选项。
任何帮助都是非常感谢的。
浏览 0提问于2014-04-11得票数 0
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我对机器学习这个话题比较陌生，所以我自然有几个问题，我希望你能帮助我或引导我朝着正确的方向前进。我之前有一个项目，在这个项目中，我们收集了人们正常行走的数据，也收集了鞋里有石头的人的数据。所以有两种可能的输出。现在我的想法是这样的:我想用同样的数据建立一个网络，可以预测参与者的权重(也被记录下来了)。基于此，我提出了三个问题:什么样的网络结构最适合这样的任务？(Dense，CNN，LSTM，…)-以前网络基本上有两个
浏览 13提问于2020-01-18得票数 0
我有这段来自youtube视频的Keras代码： from keras.models import Sequential_________________________________________________________________Total params: 322,080Non-tr
浏览 33提问于2019-06-13得票数 1
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我目前正在从事我的年级项目。该项目的主要目标是建立一个人工智能辅助库存系统。我目前的方法是使用神经网络来“教”系统如何根据其当前状态(当前库存)和伪随机需求来行为。网络的输入应该是当前的库存，网络应该输出公司应该订购多少特定的产品，以尽量减少由于库存和库存水平不足而造成的销售损失(模型不应该因为保持库存成本而输出疯狂的数量)。一次运行的输出应用于根据当前库存、当前需求和订单(输出本身)计算下一次运行的输入。我面临的问
浏览 0提问于2019-07-31得票数 0
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“123”或“999”，并使用Keras文本预处理记号生成器将其编码为长度为4的单词标记序列，并将其用作具有4个节点的输入，并具有许多整数类作为我的输出ex。我使用嵌入输入层，然后是扁平层，然后是具有softmax激活的密集输出层，以将输入序列分类为一个数字。这种方法对0-1,000等数字很有效，但是使用“87,423”这样的字符串将数字扩展到100,000个数字被证明是一个非常长的训练时间的问题，因为有100,000个输出神经元。有没有一种更好的方法
浏览 11提问于2019-05-01得票数 1
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LSTM的架构‘下的https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/12/fundamentals-of-deep-learning-introduction-to-lstm
浏览 61提问于2021-01-10得票数 1
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我正在尝试使用MatLab来生成一个能够回归的神经网络。本质上，我希望将36个输入映射到24个输出。(最终，我希望将网络过渡到RNN或LSTM体系结构，但还不是时候。)遗憾的是，我只能找到有关图像输入的文档！MatLab文档建议按如下方式设置图层： layers = [
convolution2dLayer(3,8,'Padding',我有一个900000行x36列的训练数据矩阵
浏览 24提问于2019-04-17得票数 0
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多元群体的随机森林回归
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我有大约50个不同地点的过去四年的每月天气数据。有没有一种方法，我可以创建一个奇异随机森林回归模型，建立预测所有50个地点自己？我不想创造50种不同的模式，因为这似乎是时间-昂贵。我不认为一个热编码位置的名称有效，因为火车/测试/拆分然后只从一个地点的数据进行测试。我的数据如下所示：2018年3月city1 422018年3月city3 302018年4月city2
浏览 1提问于2022-06-22得票数 -1
首先是我的一些代码： ...bi_LSTM_2 = layers.Lambdadef buildGruLayer(inputs):
gru_cells.append(inputs, axis=1)
outputs, _ = tf.contrib.rnn.static_
浏览 78提问于2019-10-05得票数 1
使用填充物(当短于您定义的切断)或切断长度的切断(当更长)。我经常提到的另一个解决方案是使用RNN/LSTM，但我对它们没有经验(只是基本的理论概念)。这句话的预期输出(标签)可能类似于50.2378。
那么，我的问题是，哪种架构最适合这项任务？RNN在NLP中很受欢迎，所以我倾向于它们，但我不确定回归任务是否与RNN的体系结构很好(或如何匹配)。我已经寻找了RNN和<e
浏览 0提问于2019-01-05得票数 0
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列表中的相关性/模式识别
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我正在寻找算法，以找到模式或更精确的关联列表相比较的输出。让我们假设我有这样一个数据库：输入：A，B，C，E，F.，输出:负你知道有什么算法能检测输入中的相关性，从而最终检测出导致正输出的最关键的输入吗？
浏览 0提问于2021-06-05得票数 1
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我想参考施密特的这篇论文，其中RNN通常被描述为：。因此，根据Eq。(1)和(2)在本文中，我们需要三个权重矩阵W_hh，W_xh和W_ho。但是，在打印简单RNN的参数数量时，我看不到矩阵W_ho，这是我不理解的(矩阵W_xh在打印输出中称为W_ih )：如果能帮上忙，我们将不胜感激！
浏览 6提问于2021-07-03得票数 0
我有一个25万的数据集，具有这些特性0我想预测未来犯罪发生的时间或预测它将再次发生的地点。我如何才能做到这一点，我将使用回归还是分类？我已经预测了优先级，但是我如何预测它将发生的时间或位置呢？from sklearn.ensemble import Rand
浏览 1提问于2019-04-03得票数 0
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我将使用( RNN+Logisitic回归)来进行情感分析。
我应该对文本做预处理，如删除停止词，标点符号和提取关键字被发现的名词？
浏览 0提问于2016-04-25得票数 4
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Keras似乎有一个很好的包装器，可以使有状态LSTM成为可能，但我不知道在TensorFlow中实现这一点的最佳方式。TensorFlow GitHub上的这个问题也与我的问题有关：
lstm_cell = tf.nn.rn
浏览 49提问于2016-07-07得票数 29
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我目前正在尝试实现一个回归的RNN。我需要创建一个神经网络，能够将音频样本转换为mfcc特征向量。我已经知道每个音频样本的特性是什么，所以它自己的任务是创建一个神经网络，它能够将音频样本列表转换成所需的MFCC特性。我面临的第二个问题是，由于我采样的音频文件有不同的长度，带有音频样本的列表是否也有不同的长度，这将导致输入到神经网络的输入数量出现问题。我找到了关于如何处理可变序列长度
浏览 5提问于2016-10-23得票数 0
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假设您拥有一个邮政服务，并且希望优化您的业务流程。是否可以预测历史文件中的用户(Alice、Bob等)将在2017年11月使用这项服务吗？我应该使用什么机器学习方法？我尝试使用简单的逻辑回归和决策树，但是它们显然给任何用户带来了积极的结果，因为在训练集中很少有负面的例子。我还试图应用Pareto/NBD模型(R中的BTYD库)，但是对于大型数据集，它似乎非常慢，而且我的数据集包含超过50万条记录。我还有另一个问题:如果我把负面的例子(考虑到这个月没有发送信函<
浏览 2提问于2017-10-26得票数 2
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