rnn 예제

예를 들어, 1960년 말까지 테스트 세트가 있습니다. 향후 연도를 어떻게 예측할 수 있습니까? 또는 1961년 1월 1일(데이터 집합이 1960년 12월 31일에 종료되는 경우) 나는 하나의 질문이 있습니다. 예제에서는 {x(t-2), x(t-1), x(t)} -> x(t+1)와 같은 예측 변수에 대해 논의하고 있습니다. {x(t-2), x(t-1), x(t)} -> {x(t+1), x(t+2)}}와 같은 예측 변수를 구현하는 방법을 알고 싶습니다. 어떻게 해야 할지 말씀해 주시겠어요? 방금 모든 X가 Y에 기여하는 다단계 예측이라는 질문을 발견했으며 앞으로 Y n 일의 값을 예측하고 싶습니다. 이 자습서에서 제공한 예제는 여전히 관련이 있습니까? 친애하는 제이슨 박사님, 저는 py3.4.4에서 3.6으로 전환할 것입니다. 나는 lstm 예를 시도하는 또 다른 시도가 있었다. 반면에 반복 네트워크는 현재 입력 예제뿐만 아니라 이전에 이전에 인식한 내용도 입력으로 사용합니다. 다음은 엘만이 제안한 초기의 간단한 반복 순도이며, 도면 하단의 BTSXPE는 현재 모멘트의 입력 예제를 나타내고 CONTEXT UNIT은 이전 모멘트의 출력을 나타냅니다.

이것은 좋은 예입니다. 나는 딥 러닝과 케라스에서 아주 새로운. 그러나이 웹 사이트는 매우 도움이되었습니다. 나는 더 많은 것을 배우고 싶다. LSTM의 목적이 먼 발생을 최종 출력에 연결하는 것입니다. 글쎄, 때로는 잊어 버리는 것이 좋습니다. 예를 들어 텍스트 모음을 분석하고 문서 끝에 오면 다음 문서가 그것과 아무런 관계가 없다고 믿을 이유가 없으므로 net이 t의 첫 번째 요소를 섭취하기 전에 메모리 셀을 0으로 설정해야 합니다. 그는 다음 문서. 예를 들어, 10정수의 임의 시퀀스가 있을 수 있습니다: 첫 번째 예에서 eamples: #LSTM 국제 항공사 승객의 경우 창 회귀 프레임 문제 – I get: 이 명령에서 Keras가 모델을 학습하는 데 사용해야 하는 손실 유형은 지정. 이 경우, 우리는 `카테고리_crossentropy`를 사용하고 있습니다 교차 엔트로피는 많은 클래스 또는 범주가있는 경우 적용, 그 중 하나만 사실이다. 다음으로, 이 예제에서는 적응형 스테핑을 사용하는 효과적인 “올 라운드” 최적화 프로그램인 Adam optimizer가 사용될 최적화 프로그램입니다.

마지막으로 메트릭이 지정됩니다. 각 예제에는 시퀀스의 첫 번째 값인 “3” 또는 “4”를 출력해야 하는 1개의 샘플에 대한 4개의 입력 시간 단계가 있습니다. 피드포워드 네트워크의 경우 입력 예제가 네트워크에 공급되어 출력으로 변환됩니다. 감독 학습을 통해 출력은 레이블, 입력에 적용된 이름이 됩니다. 즉, 원시 데이터를 범주에 매핑하여 입력 이미지에 “고양이” 또는 “코끼리”로 레이블을 지정해야 한다는 신호를 표시할 수 있는 패턴을 인식합니다. 나는 특정 문제로 어려움을 겪고 있었고, 당신이 도울 수 있기를 바랍니다.

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