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我有一个大约250,000乘以300的表，其中包含来自惯性测量单元的数据。---------+-----+-----------+----------+-----+-----------+----------+-----+-----------+
我想要得到一个像图片中那样的张量但是，当尝试更改数组np.reshape(data_imu.to_numpy(), newshape=(-1, 100, 3))的形式时，我得到了不同的视图。例如，data_imu[0][0].
浏览 9提问于2021-05-15得票数 0
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LSTM输入混乱
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我试着理解LSTM输入已经有一段时间了，我想我理解了，但是我一直对如何实现它们感到困惑。在指定LSTM时，可以指定单元格数和输入形状(我对输入形状有问题)。单元格数指定了多少个单元格应该查看给定的数据，而不影响所需的输入形状。输入形状(当状态)按批处理大小、批处理中的时间步骤和时间步骤中的特性进行。有状态的LSTM
浏览 8提问于2020-12-29得票数 0
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我已经像这样使用Keras创建了一个CNN-LSTM模型(我假设需要修改下面的内容，这只是第一次尝试)：我的假设是，该模型将采用具有形状的数据(特征、lats、lo
浏览 0提问于2018-09-28得票数 4
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def cnn_lstm_merged(): cnn_model = Sequential() cnn_model.add(Flatten())
lstm_model.add(Embedding= 'relu'))
浏览 0提问于2018-09-03得票数 3
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我正在处理一个回归问题，我将一组平面图提供给CNN + LSTM - keras中的体系结构。我的数据形状为(n_samples, width, height, n_channels)。我要问的问题是如何正确地将CNN连接到LSTM层。当卷积传递给LSTM时，需要以某种方式对数据进行整形。下面是我如何应用中给出的信息的一个例子。它需要添加TimeDistribut
浏览 4提问于2020-06-03得票数 1
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我正在创建一个多输入模型，其中我连接一个CNN模型和一个LSTM模型。lstm模型包含最后5个事件，CNN包含最后一个事件的图片。两者都被组织起来，使得numpy中的每个元素k与5个事件和相应的图片相匹配，输出标签也是如此，输出标签是应该由模型预测的“下一个”事件。= Model(inputs, x)hidden1 = LSTM(128)(visib
浏览 2提问于2020-05-01得票数 0
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我有以下的想法来实施：输入有100个时间步骤，每个步骤都有一个64维特征向量CNN层包含64个过滤器，每个过滤器有16个水龙头。然后，最大池层将提取每个卷积输出的单个最大值，从而在每个时间步骤中总共提取64个特征。
然后，将层的输出输入有64个神经元的层。重复次数与输入的时间步骤相同，即100个时间步骤。
浏览 1提问于2018-04-17得票数 2
我对ml/ai是新手，我正在尝试构建一个cnn+lstm，但是我正在为lstm的形状而奋斗。我正在通过使用ImageDataGenerator的批次大小为10的48×48灰度图像。它是二进制分类(a或b)。图像本身是一个视频的帧，我试图通过它来更好地理解帧的序列，因为它与整个视频的预测有关。cnn本身是有效的，但是当我添加lstm时，我
浏览 0提问于2020-09-03得票数 0
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如何将5D张量输入LSTM？
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我有视频数据输入的三维CNN网络的形状为(150，80，80，16，3)。150编号。序列的2时间维我想将其输入到LSTM中，因此我将输出数据重新定义为：model.add(LSTM(100, return_sequence=true))
它
浏览 0提问于2018-06-04得票数 0
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我如何重塑一组形状数组(90,30,1662)？这意味着90个数组，每个30帧，每个frames.And 90数组有1662个关键点，这意味着每个视频有30个numpy数组视频。(85, 30, 1662)
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense
from tensorflow.keras.callbacks impo
浏览 9提问于2022-05-22得票数 0
在我最初的设置中，我得到了y1 = (1200,10)model = Sequential()model.add(LSTM(12, return_sequences=True))X2 = (1200,40,1)现在，我将X1、X2和y1、y
浏览 2提问于2019-05-22得票数 11
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我正在使用一组从csvs读取到数据文件中的时间序列。yhat_gbm, yhat_cnn, yhat_phys]然后，我进行了一些数据处理和清理，其中删除了yhat_lstm的第一行，使
浏览 4提问于2020-09-01得票数 0
我试图建立一个基于Keras的网络，使用一组一维CNN和LSTM层。web上的大多数可用示例都使用数据的形状，如(1, 30, 50) (包含30个时间步骤的一个示例，每个示例包含50个功能)。然而，我的数据集中的每个时间步骤都是由许多一维数组组成的。一个10个时间步骤的示例将是(1, 10, 100, 384) (一个批处理-一个单个样本，每一个时间步骤包含100个具有384特性
浏览 0提问于2019-07-03得票数 0
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我正在尝试理解keras/tensorflow中的时间分布层。据我所知，它是一种包装器，可以例如处理一系列图像。 现在我想知道如何在不使用时间分布层的情况下设计一个时间分布式网络。例如，如果我有一个由3个图像组成的序列，每个图像都有1个通道，像素尺寸为256x256px，那么首先应该由CNN处理，然后由LSTM单元处理。我对时间分布层的输入将是(N,3,256,256,1)，其中N是批处理大小。 然后CNN将有3个输出，这些输出被馈送到<em
浏览 34提问于2020-03-30得票数 0
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基于神经网络的多元时间序列回归
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我有一个数据集，其中X是具有760 (不同的id/个体)x 300000 (电生理时间序列数据)x 15 (不同通道的数量)的三维矩阵。我有一个连续的数字y，它对每个人都是唯一的(N=760)。我想使用深度神经网络来实现这一目的，但我有点迷失在选择正确的模型上。RNN/LSTM可能很好，但它只用于预测时间序列本身，而不是回归。我不确定卷积神经网络是否能够检测到时间上的变化(将X重塑为760x4500000矩阵)。
你能推荐一些有效<
浏览 1提问于2019-12-03得票数 0
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但是，在将Conv2D层的输出连接到LSTM层时，我被卡住了。来自CNN层的输出将具有( batch_size，512，1，width_dash)的形状，其中第一个依赖于batch_size，最后一个依赖于输入的输入宽度(该模型可以接受可变宽度输入)。例如:一个形状为2，1，32,829的输入以(2,512，1,208)的形状输出。
现在，根据，我们必须做挤压(2)，然后是permute(2，0，1
浏览 0提问于2018-01-20得票数 6
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我构建了以下模型：fips=1263classes=6
#CNNdata_tensor的形状为我在训练时会遇到以下错误：
ValueError: Shapes (Non
浏览 6提问于2022-04-18得票数 0
如何将input_shape从4d转换为5d？ 我想用每10个图像训练我的数据集，以便理解操作。))
cnn.add(Dense(4096, activation="relu"))
model = Sequential()model.add(LSTM(10)
浏览 43提问于2019-04-14得票数 0
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我正在尝试用标准普尔500数据集来训练CNN和LSTM网络。这是我的列车数据集的形状：model.add(TimeDistributed(Conv1D(filters=64,kernel_size=1, activation='relu'), input_shape=(None,16)))
在代码中显示的输入<e
浏览 0提问于2020-08-20得票数 2
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为了图像字幕的目的，我想在Keras中实现以下体系结构，但要将CNN的输出与LSTM的输入连接起来面临许多困难。使用CNN的输出作为LSTM的输入是很重要的。类似于下面的图片。
我可以单独制作一个LSTM或CNN，但是这个结构是我不知道如何构建的。必须将图像转换为特征描述CNN，并输入到
浏览 3提问于2020-07-29得票数 0
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