keras lstm 예제

내 질문은 내 데이터 집합에 대한 청크 크기, 청크 수 및 rnn 크기를 내 데이터 집합의 새 변수로 정의하는 방법에 따라 됩니다. 나는 매우 새로운 그래서 정말 lstm을 사용하여 정확성을 찾기 위해 내 데이터 집합을 모델링하고 훈련 할 수있는 방법을 혼동. LSTM을 분류자로 사용하고 싶습니다. 나는 당신에게 내 질문이 올바른지 아닌지 모른다. 난 정말 당신의 도움을 주셔서 감사합니다. 그래서 내 질문은 – 1) 그것은 제대로 텍스트 분류 목적을 위해 모델을 구축? (그것은 작동) 대신 병합 결과를 동시 컨볼루션으로 사용해야 합니까? 나는 텍스트 정보가 다른 필터 크기 (예 에서와 같이)로 컨볼루션 과정에서 손실되지 않는 방법을 얻지 못합니까? 주로 이미지 인식에 대한 기사가 있습니다. 안녕하세요 친애하는 조슨 나는 딥 러닝에 새로운 코퍼스 분석을위한 케라스 또는 텐서 플로우에서 작업 할 계획이다. 당신은 나를 돕거나 마즈하르 알리 / 홈 / nbuser / anaconda3_410 / lib / python3.5 / 사이트 패키지 / keras / 엔진 / 토폴로지.py add_inbound_node (자체, 인바운드_레이어, node_indices, 텐서_인덱스) 569 # 노드를 만드는 데 도움이 또는 나에게 기본 자습서를 보낼 수 있습니다 인바운드 레이어에서 self.inbound_nodes 570 # 뿐만 아니라 아웃바운드_노드를 자동으로 업데이트합니다. –> 571 Node.create_node(셀프, 인바운드_레이어, node_인덱스, tensor_indices) 572 573 def get_output_shape_for(self, input_shape): 예를 들어 9.30am부터 오후 1시까지 5분 간격으로 일일 주가 및 거래량의 데이터 샘플을 함께 페어링합니다. 예 또는 아니오 주가에 0.5 % 이상 상승 거래일의 나머지? 오늘, 27/03/2018, 나는 아나콘다 쉘을 사용하여 한 번 더 시도했다. 나는 케라, scikit-learn 및 아나콘다 도스 프롬프트 내에서 테아노의 최신 파일을 `pipped`또는 `conded`. 단계별 ML 프로젝트에 따라 첫 번째 ML 코드를 작성했다는 것을 알려드리고 싶습니다.

비선형 데이터 집합(nsl-kdd)을 사용하고 있습니다. 데이터 집합이 CSV 형식으로 설정되어 있습니다. lstm을 사용하여 데이터 집합을 모델링하고 학습하려고 합니다. MNIST 데이터 집합의 경우 코드가 있고 FAQ 목록이 있으며 질문은 샘플로 간주되며 답변은 클래스로 간주됩니다. 그렇다면 이 데이터 집합에 대해 lstm 분류기는 어떻게 사용할 수 있습니까? 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 안녕하세요 데이터에 원시 예제를 실행할 때 찾은, 학습 데이터는 첫 번째 예제의 그래프와 같지 않고 실제 플롯의 오른쪽으로 이동된 것 같습니다. , 왜 이게 될 수 있을까? 감사합니다 필립, 나는 더 많은 타임 시리즈 예제를 준비 할 계획이다.