lstm 相关问题

长期短期记忆。一种神经网络架构,包含可以记住任意时间长度值的循环NN块。深度NN非常受欢迎的构建块。

LSTM 预测给出负值

我正在尝试使用 LSTM 模型预测单变量时间序列的值,但即使时间序列只有正值,预测值有时也会是负值。我注意到这个快乐...

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为什么PyG中的LSTM聚合需要对edge_index进行排序?

你好,我已经使用GraphSAGE来做节点嵌入了。我选择用于聚合的函数是带有图神经网络 PyG 库的 LSTM,它需要的参数如下: 输入 1:节点

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LSTM 模型显示 X 有 6 个特征,但 MinMaxScaler 期望 7 个特征作为输入

我正在构建一个 LSTM 模型,随着时间的推移分析六个变量。但是,我的代码抛出错误。您能指导我在哪里更改我的代码吗?我还有一个 ARIMA 模型...

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理解LSTM模型的input_shape

我将数据库划分为 40 个滚动窗口,因此我有一个形状为 (2000000, 132) 的数据框。让我们关注第一个窗口:它有 50k 行和 132 列,因此它的形状是 (50000, 132)。我

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如何缓解lstm的过度拟合问题,或者也许我误解了lstm训练?

我的目标是通过篮球的轨迹来预测投篮是否命中(已经有论文做了同样的事情,我只是复制它们(https://arxiv.org/abs/1608.03793) )。它'...

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keras.LSTM 如何将 3D 输入转换为 2D 输出?

来自 keras 的 LSTM 文档,输入应该是具有形状(批量、时间步长、特征)的 3D 张量 输出将是(批次,单位),其中单位是我们想要从 LSTM 单元获得的数字特征。 作为我的

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循环网络 PyTorch LSTM 中的标准化

我正在尝试在 PyTorch 中的堆叠 LSTM 网络层之间进行标准化。网络看起来像这样: 类 LSTMClassifier(nn.Module): def __init__(自身,input_dim,hidden_dim,

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有状态 LSTM VAE:无效参数:您必须为占位符张量“decoder_input”提供一个值,dtype float 和形状 [batch_size, Latent_dim]

我正在使用 LSTM VAE(变分自动编码器)解决时间序列问题,我已经构建了我的 VAE 模型,如下所示 将张量流导入为 tf tf.compat.v1.disable_eager_execution() VAE 类: 定义 __...

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为什么不在 LSTM 中通过时间反向传播,类似于 RNN

我正在尝试实现 RNN 和 LSTM 多对多架构。我自己推理为什么 BPTT 在 RNN 中是必要的,而且这是有道理的。 但对我来说没有意义的是,我去了大部分资源

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使用 CNN + LSTM 组合的视频分类损失没有减少,指标也没有改善

我正在尝试构建视频的二元分类网络。 数据集类加载每个视频 16/32 帧及其标签。 该模型是预训练的 Resnet101 和 LSTM 的组合......

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LSTM 不断绘制纯直线,结果等于 0

我尝试用Pytorch中的LSTM模型来预测家庭消费电力任务,我尝试通过MinMaxScaler()添加归一化,并尝试将其重塑为...

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输入0与层repeat_vector_40不兼容:预期ndim = 2,发现ndim = 1

我正在开发用于异常检测的 LSTM 自动编码器模型。我的 keras 模型设置如下: 从 keras.models 导入顺序 从 keras 导入模型、图层 从 keras.layers 导入...

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TensorFlow RNN 执行错误:rnn_mode、rnn_input_mode 和 rnn_direction_mode 配置不正确

# 准备数据 导入操作系统、pathlib、shutil、随机 从张量流导入keras 批量大小 = 32 base_dir = pathlib.Path("aclImdb") val_dir = 基本目录 / "val" train_dir = ba...

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层 conv1d 的输入 0 与该层不兼容::预期 min_ndim=3,发现 ndim=2。收到完整形状:(无,30)

我一直在研究一个使用时间序列数据与天气数据相结合来估计交通流量的项目。我的时间序列使用了 30 个值的窗口,并且我使用了 20 个天气相关...

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仅使用基于 LSTM 的模型进行 Tesseract 初始化

我正在尝试制作一个可以识别匈牙利语图像中的文本的应用程序。我发现匈牙利训练数据文件仅适用于基于 LSTM 的识别。我的代码是: 资产帮助...

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Pytorch LSTM 多目标维度错误

我已经尝试了几天的 LSTM 多目标但没有成功,对于前 8 列作为目标而其他列为特征的数据集,产生维度错误。挑战

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kernel_initializer 是否适用于 LSTM(C#.TensorFlow.NET)?

顺序模型 = keras.Sequential(); model.add(keras.Input(形状: (1, inputSize))); model.add(keras.layers.LSTM(单位:numberOfHiddenUnits,kernel_initializer:'glorot_uiform',return_sequences:

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类型错误:forward()需要2个位置参数,但给出了3个

您好,我不明白为什么我会收到标题所示的错误,以下是我的前向传播函数 # 用于激活神经元并执行前向传播的函数 ...

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子类化 keras.model 以创建具有多列输入的自定义自回归 LSTM 模型

我正在尝试创建一个模型来根据天气数据预测能源网格负载(电网消耗的净电力)。在生产中,我们没有负载数据来进行标准批量预测。我们是

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运行时错误:numel:整数乘法溢出

我正在尝试为多变量时间序列数据构建一个生成式循环 GAN 架构。这是我的模型的判别器: 从 torchgan.models 导入生成器、鉴别器 导入...

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