이전 섹션에서 더 큰 창 크기로 예제를 다시 실행할 수 있습니다. 완전성을 위해 창 크기 변경만 있는 전체 코드 목록이 아래에 나열되어 있습니다. 나는 테아노를 제거 한 다음 테아노를 다시 설치했습니다. 내 Theano 버전은 1.0.1이고, 각기는 버전 `2.1.5`이 섹션에서, 위에 표시된 Keras LSTM 아키텍처를 만드는 코드의 각 줄을 통해 단계및 논의될 것이다. 그러나 여기에서는 주로 TensorFlow 사이트에 있는 코드를 사용하는 텍스트 전처리 코드에 대해 간략하게 설명하겠습니다. 이 Keras LSTM 자습서의 전체 코드는 이 사이트의 Github 리포지토리에서 찾을 수 있으며 keras_lstm.py라고 합니다. 먼저 교육 및 유효성 검사 모음으로 사용되는 펜 트리 뱅크(PTB) 데이터 집합을 다운로드해야 합니다. 다운로드한 데이터의 위치와 일치하도록 Github 코드의 data_path 변수를 변경해야 합니다. 안녕하세요 브라운리 박사, 나는 시간 단계와 윈도우 방법의 차이에 대한 질문이 있습니다. 유일한 차이점은 모델에 공급하는 데이터의 모양이라는 것을 이해하면 맞습니까? 그렇다면 시간 단계 방법이 더 잘 작동하는 이유를 직관으로 줄 수 있습니까? 나는 두 개의 시퀀스가있는 경우 (예를 들어, 나는 2 시끄러운 신호가있는 경우, 다른 것보다 하나의 시끄러운), 나는 시퀀스를 예측하기 위해 둘 다 사용하고, 어떤 방법이 더 낫다고 생각하십니까? 상태 보호 데이터 표현에 대한 게스트입니다. 내가 올바르게 이해하면 prepare_data는 이전 look_back 시퀀스를 반복합니다. 예를 들어 원본 데이터 1 2 3 4 5 6 RNN에 공급되는 피처 수 보다 적은 뉴런 수를 줄이면 모델은 뉴런 번호가 허용하는 한 많은 기능을 사용합니까? 예를 들어 10개의 피처가 있지만 초기 레이어에 5개의 뉴런만 있는 모델을 정의하는 경우 모델은 FIRST 5 피처만 사용합니까? 상태 : 나는 예를 들어 A와 같은 마지막 시대 [Y1] 출력의 교육 결과처럼 의미 네트워크의 [X2] 입력은 마지막 시대에서 A가 될 것인가? 안녕! 우선, 튜토리얼 주셔서 감사합니다. 예제와 매우 유사한 데이터를 예측하려고 합니다.

나는 당신이 준 코드를 가지고 놀고 있었지만, 매우 이상한 일이 일어났다 : 나는 비행 데이터를 사용하여 모델을 맞추고 그 하이퍼 매개 변수를 사용하여 백색 잡음을 예측하면 매우 정확한 결과를 받습니다. 예: 다른 독자들에게는 http://stackoverflow.com/questions/38714959/understanding-keras-lstms 살펴볼 가치가 있다고 생각합니다. 향후 연도를 어떻게 예측할 수 있습니까? 또는 1961년 1월 1일(데이터 집합이 1960년 12월 31일에 종료되는 경우) 이 특정 문제에 대 한 시간 단계 접근 방식 은 아마도 그것을 모델링 하는 가장 좋은 방법 이지만 이러한 예제 중 일부를 자신의 문제에 대 한 서식 파일로 사용 하려는 경우 선택할 수 있는 몇 가지 옵션이 있습니다. 안녕하세요 제이슨, 나는 당신의 “배치 사이의 메모리가 있는 누적 된 LSTM”예제를 다음과 같이 시도할 때 다음과 같은 오류를 발견했습니다.

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