我一直在尝试在R中构建一个递归神经网络来进行时间序列需求预测。Keras/tensorflow在R中使用起来太混乱了，所以我尝试了rnn包(trainr函数)，但我觉得这对需求预测不起作用。The time dimension of X is different from the time dimension of Y. seq_to_seq_unsync is set to FALSE 在函数trainr
浏览 11提问于2020-01-26得票数 0
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应该如何准备RNN LSTM网络的输入，以datetime为索引，并为需求预测提供一个分类值？我有800个数据点，我的数据是：1/2/2015 203 01/6/2015 8
浏览 11提问于2018-09-09得票数 0
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我知道我应该在(0，1)之间缩放特征，然后再将它们输入到神经网络中。但是，如果未来的数据可能比我当前的培训数据更大，会发生什么呢？例如，如果我正在训练一个时间序列数据的RNN来进行需求预测，我所预测的产品可能正处于一个增长阶段，未来几个月的需求数字将高于过去几个月。是否有一种方法来规范数据，但在未来仍然允许更大的值？
浏览 0提问于2019-06-12得票数 0
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rnn()函数R没有返回语句。它为输入层、隐藏层和输出层生成突触。如何使用这些时间序列数据的测试样本进行预测？
浏览 3提问于2016-05-04得票数 1
目前，我在tensorflow中有一系列链接在一起的RNN的代码。我不使用MultiRNN，因为我以后要对每个层的输出做一些事情。, 1, RNN_SIZE)) rnn_outputs[r] = tf.concat(1, time_outputsrnn_outputs[r], state = rnn_func(<
浏览 5提问于2016-06-22得票数 15
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我有两个问题，关于如何使用R的RNN包，特别是trainr和谓词函数。既然输入必须是一个3D数组，那么这应该如何传递给RNN呢？它是由dim(1,4000，5)或dim(4000,1,5)组成的数组还是完全不同的东西？
此外，让我们假设我成功地训练了我的RNN，并希望使用谓词<e
浏览 0提问于2018-12-05得票数 1
当我运行下面所示的代码时，函数中的tic/toc对显示了很短的时间(<< 1秒)才能遍历所有的行。然而，实际上大约需要2.3秒才能得到输出！我用tic/toc对来测量时间。, inData)rnn和inData中的所有矩阵都是gpuArray，所以所有的计算都是在GPU中进行的。HX_t);
OX(:,:,t) = H(:,:,t) * rnn
浏览 8提问于2014-08-24得票数 1
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我正在尝试训练一个用于能源需求预测的LSTM，但这需要太长的时间。我不明白为什么，因为模型看起来很“简单”，而且没有太多的数据。会不会是因为我没有使用DataLoader？既然我有一个序列，我怎么能把它和RNN一起使用呢？完整的代码在Colab中：https://colab.research.google.com/drive/130rG8_j1Lf8RQoVRrfXCeo5h_CcC5NU6?u
浏览 34提问于2020-08-25得票数 2
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我刚开始深入学习并尝试实现在这里编写的代码，。
import basic_rnn res = tr
浏览 4提问于2017-04-15得票数 0
在需求预测中，必须记住，低估需求对大多数企业的伤害更大，因为成本较高，就像高估某一产品的需求一样。另一种可能是所谓的LINEX损失函数。LINEX代表线性指数损失和非对称损失。然而，我很难在R中实现LI
浏览 16提问于2022-10-07得票数 0
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我有一个关于使用Keras (使用Theano作为我的后端)的问题，这是我的新手。我使用多对一RNN (将时间序列作为输入，计算一个数字作为输出)作为我的第一组图层。到目前为止，这对于使用递归层IO的Keras来说是微不足道的。现在我想把这个RNN (一个数字)的输出传递给一个单独的函数</e
浏览 2提问于2016-12-03得票数 1
因此，我试图训练一个简单的递归网络来检测输入信号中的“突发”。下图显示了RNN的输入信号(蓝色)和所需的(分类)输出，红色显示。按照关于的教程，我无法学习RNN。学习的RNN总是以“无记忆”<
浏览 0提问于2018-10-17得票数 11
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在哪里可以找到指定RNN和Seq2Seq模型中可用函数的API引用。
在github页面中提到，rnn和seq2seq已移至tf.nn
浏览 1提问于2016-05-11得票数 4
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是否有用于目标检测的RNN方法？
、、、、
在阅读了使用CNN检测物体的最新进展(R快速R，YOLO，SSD.)我想知道是否有一种使用RNN的方法，还是将CNN和RNN的方法结合起来进行目标检测？谢谢
浏览 0提问于2018-02-21得票数 4
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与此相关：lstm_decode = tf.nn.rnn_cell(...)...问题在于，在tensorflow中，lstm变量不是在调用"tf.nn.rnn_cell(...)“期间生成的，而是在展开对<
浏览 0提问于2016-02-27得票数 0
有人知道在哪里可以通过MXNet (R包)找到LSTM的示例吗？基本任务是用x1对xt +1值进行预测。T序列。
浏览 0提问于2016-08-18得票数 8
我正在尝试运行来自的SequenceGAN ()。在TensorFlow1.0或0.12中，tf.nn.rnn_cell._linear函数似乎已经不存在了，我也不知道用什么来代替它。我找不到这方面的任何新实现，也找不
浏览 3提问于2017-02-24得票数 6
我正在寻找一个函数来计算Keras中RNN的变量重要性，使用LSTM或GRU这样的层，这些层需要一个3D数组作为输入。我尝试过使用DALEX::feature_importance、ingredients::feature_importance、iml::FeatureImp、caret::varImp，但它们都不适用于R有函数计算Keras中RNN的变量重要性吗？
浏览 1提问于2022-02-24得票数 0
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我在“火把”中读到关于RNN的文章: RNN - PyTorch 1.12文档.根据文档，RNN运行以下函数：我看了另一个RNN示例(来自pytle教程)：NLP从头开始:用字符级RNN对名称进行分类。他们实施了RNN，具体如下： def __init__(self, input_size, hi
浏览 0提问于2022-06-30得票数 0
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tf.nn.dynamic_rnn似乎遭到了反对：
我已经签出了keras.layers.RNN(单元格)，它说它可以使用掩蔽，我假设它可以替代dynamic_rnn的sequence_length该层支持用可变的时间步骤对输入数据进行</e
浏览 2提问于2019-03-20得票数 3
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