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所以，我目前正在研究一个与车速和角度有关的机器学习算法问题，我正在努力改进我的一些工作。我最近完成了一个XGBRegressor，在我交叉验证的数据上产生了88 - 95%的准确率。但是，我正在尝试改进它，所以我一直在研究LSTM算法，因为我的数据是时间序列相关的。例如，如果一个角度从.1跳到.5 (比例为0-1)，这是不正常的。我之前的算法在分类角度是否异常方面
浏览 43提问于2019-06-12得票数 0
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LSTM中的多特征
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很清楚LSTM如何与1功能一起工作。但是，如果功能的数量大于1，会发生什么呢？根据这里提出的答案，
Keras创建了一个计算图，它将执行每个特性(但针对所有单元)的底部图片中的序列。但是，如果它根据每个特性执行流程，结果将是number of units x number of features。相反，我们只得到单位的数量(如果是return_sequences=False，否则是number of timesteps x number of u
浏览 0提问于2020-08-01得票数 3
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想象一下，输入是一些文本文件，信息是按行传播的。我想使用行作为模型的输入。
模型设计为LSTM，输出层为softmax。我的问题是输出；我想将文本文件分类为某些类别。所以我想象一下，我打开文本文件，做必要的预处理，然后逐行输入到模型中，在我将所有行应用到文件之后，我告诉softmax哪个类别适合这个文档。我也不认为让y大小1000作为选项，这里所有的东西都是类别索
浏览 0提问于2018-07-23得票数 0
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我构建一个LSTM，如下所示：lstm_cell = tf.nn.rnn_cell.DropoutWrapper(lstm_cell, output_keep_prob=0.5)
lstm_cell = tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell下一次我加载保存的
浏览 1提问于2016-12-16得票数 5
在过去的一天里，我了解了LSTM's，然后我决定看一个使用Keras创建它的教程。model = Sequential()model.add(Dense(1, activation='linear'))get_train()然后他们预测我的
浏览 0提问于2019-06-10得票数 5
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model = ConvLSTMCell(c, d)的4* hidden_size值告诉我们，c和d是input_size和hidden_size，分别为3和5。我假设c是通道，d代表输出维度？4是LSTM单元的默认4门吗？能不能再给我解释一下卷积里面是怎么回事？谢谢。3
"""
Generate a convolutional LSTM
浏览 5提问于2018-06-19得票数 4
我有一个关于password_hash() & password_verify()的技术问题。这个问题与相关问题并不是重复的。我知道值会发生变化，而password_verify_也会对此进行处理。
这是一个如何发生的问题。
浏览 4提问于2017-06-20得票数 2
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*第一个问题*
我需要预测下一个k字符，给出一些初始文本输入，其中算法是在一个文本(字符序列)上学习的。我做了一些工作，一次只能预测一个字符(使用LSTM和Keras包装器)，但我的问题是如何生成k字符，而不仅仅是一个。当然，我只需要使用一个字符的预测算法就可以递归地生成k字符，但我想知道这个问题(向k字符输入文本)是否众所周知，是否存在最先进的解决方案。该算法应该预测(给定随机选
浏览 0提问于2016-09-30得票数 0
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我们应该如何分类全序列？
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我想把完整的顺序分为两类。我在网上搜索了很多，但没有找到结果。我更喜欢的方法是使用来自keras的LSTM模型将“完整”的变量行序列分为两类。这种方法的问题是X和y的形状不同。这是我为解释我的问题而编写的示例代码。for i in xrange(target.shape[0]): y=target[i]这里我有150个样本序
浏览 1提问于2017-07-11得票数 3
我想使用以下代码将他的模型扩展到多层LSTM模型：cell = tf.contrib.rnn.MultiRNNCelltf.nn.dynamic_rnn(cell=cell, inputs=features, dtype=tf.float32)
'rnn/while/rnn/multi_rnn_cell/cell_0/cell_0/lstm<
浏览 3提问于2017-11-18得票数 7
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对于抽奖，将由球机选择6个球，开始时有49个球，每个球有1/49被选中的概率，在第一个球被选中后，剩下的48个球将每个有1/48被选中的概率，以此类推。没有直接的VBA函数来生成随机数，使得间隔不是连续的；例如，第一个选择的数字是3，而第二个数字选择的3将不可用！所以计算机必须从1，2，4，...，49中选择。下面是我写的一个子程序，基本上我使用Int((UBound(数组)-1+ 1) * Rnd + 1)首先<
浏览 108提问于2019-02-28得票数 0
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最近我学习了ResNet的跳转连接，我发现这种网络结构在训练过程中会有很大的改进，它也适用于卷积网络，如U-net。但是，我不知道如何用LSTM自动编码网络实现类似的结构。我正在使用keras的方法来实现，但是我不断地得到错误。)model.add(LSTM(256, activation='selu'层的
浏览 14提问于2020-03-20得票数 3
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我刚开始深造，我正在为我的PhD工作学习LSTM。这是一个简单的LSTM网络，用于序列分类。5,'OutputMode','last') fullyConnectedLayer(3) softmaxLayer classificationLayer];📷
是这样的吗？LSTM蓝
浏览 0提问于2018-07-08得票数 7
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多输出与单输出NNs
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我正在尝试使用LSTM构建一个5输入-5输出模型，其中所有的输出都是与未来预测的输入相同的特性。我的问题是:构建5个模型，每个模型具有相同的5个输入，但一次只预测5个序列中的一个，还是与构建一个预测所有5个序列的模型相同？换句话说，如果有5个独立的模型，则每个预测序列的精度会更高，或者它将与具
浏览 0提问于2018-09-18得票数 5
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训练LSTM跟踪正弦波
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我正在Keras上尝试使用LSTM(读起来:到处玩)。我想训练一个LSTM网络，这样它就能“跟踪”正弦波，也就是说，给定不同波长、相位和长度的正弦波，它就会输出其余的波形。从某种意义上说，这是一个多到多的问题。from keras.models import Sequential
from keras.layers import
浏览 0提问于2018-05-21得票数 4
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我现在正在做一个机器学习项目，我的问题是我有不同长度的序列作为输入，并希望有一个相同长度的数字序列作为输出。有没有机器学习算法可以用来解决这类问题？
提前感谢！
浏览 0提问于2016-10-26得票数 2
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我正与LSTM合作解决我的时间序列预测问题。)))我的预测问题是预测接下来的20个时间步骤，回顾过去的20个时间步骤。因此，对于每次迭代，我都有一个输入形状，如(x_t-20.x_t)，并预测下一个(x_t+1...x_t+20)。对于隐藏层，我使用300个隐藏单位。由于LSTM不同于简单的前馈神经网络，我无法理解这300个隐藏单元是如何用于LSTM单元的，以及输出
浏览 0提问于2019-03-09得票数 1
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在我最近阅读的论文CountNet: Estimating the Number of Concurrent Speakers Using Supervised Learning中，它规定从CNN层输出的3D体积在进入LSTM层之前必须减少到2维序列，这是为什么？
浏览 32提问于2020-10-19得票数 0
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是经历相同转换$f$的输入向量。$f$本身就是一个必须学习其参数的层。序列长度$n$在实例之间是可变的。What输入是否应该类似于？我在考虑一个带有形状的2D张量(number_of_x_inputs，x_dimension)，其中x_dimension是单个向量$x$的长度。这样的二维张量能有可变的形状吗？我知道张量可以有可变形状的批处理，但我不知道这是否对我有帮助。
浏览 0提问于2018-02-15得票数 4
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