lstm 相关问题

LSTM时间序列数据分类模型精度低

我正在尝试使用 LSTM 层创建一个用于时间序列分析的模型，但是即使使用密集层且没有 LSTM，准确性也非常低。 数据是时间序列（合成谱），这...

当 LSTM 表现出更好的性能时，我可以像使用 FFNN 一样将 LSTM 用于非序列数据吗？

任务： 我正在使用深度学习模型进行回归任务。 数据： 我有一个大约有 100 万行的表格数据集。每行包含 59 个特征和一个因变量。这不是

用于异常检测的 LSTM 自动编码器：偏移结果

我是深度学习领域的新手，正在尝试实现一个 LSTM 自动编码器来检测时间序列数据的异常。我遵循了 YouTube 上的教程“时间序列异常检测...

在 Streamlit 上导入训练好的 LSTM 模型

我在Colab上训练了一个LSTM模型并保存了模型。下面是我的模型的代码： 从 keras.layers 导入密集、Dropout、LSTM 从 keras.models 导入顺序 # 构建LSTM模型 型号 =

如何正确配置带有线性层的 LSTM 以进行唤醒词检测

我正在为我的人工智能助手开发唤醒词模型。我的模型架构包括一个用于处理音频数据的 LSTM 层，后面是一个线性层。然而，我遇到了意想不到的事情......

用户警告：RNN 模块权重不是单个连续内存块的一部分

正在研究 Siamese LSTM 模型进行分类，承接该项目以了解其实施和工作原理。该模型在 CPU 上运行良好，但当我尝试将其转移到 GPU 时，这......

Seq2Seq LSTM 无法正确学习

我正在尝试使用 Pytorch 中的 LSTM 解决 seq-to-seq 问题。具体来说，我采用 5 个元素的序列来预测接下来的 5 个元素。我关心的是数据转换。我...

Seq-to-seq LSTM 无法正确学习

我正在尝试使用 Pytorch 中的 LSTM 解决 seq-to-seq 问题。具体来说，我采用 5 个元素的序列来预测接下来的 5 个元素。我关心的是数据转换。我...

如何使用LSTM？来自 sb3-contrib 的经常性 PPO

我正在致力于创建一个基于 LSTM 的强化学习模型，并尝试了解 sb3-contrib 的 Recurrent PPO 的工作原理。这是代码的简化示例： # 导入健身房 #来自健身房

如何减少LSTM损失

我喝中性的、循环的、中性的水，我不会遭受巨大的损失。如何解决这个问题？ 大小 X_train_man = (549, 3, 1)。 大小 Y_train_main = (549, 6, 1)。 我试着增加躺的数量...

PyTorch LSTM 不使用隐藏层

我正在使用 PyTorch 的 LSTM api，但遇到了一些问题。我使用 LSTM 作为虚拟 AI 模型。该模型的任务是，如果前一个数字小于当前数字，则返回 1。 所以对于

LSTM，维度必须相等，窗口大小不同

我正在训练 LSTM 模型来预测时间序列数据。我的模型的输出形状有问题。当输入窗口大小小于或等于输出窗口时，我的模型可以工作......

AttributeError：模块“keras.src.backend”没有属性“Variable”

您能帮我解决代码中出现的以下错误吗？ 尝试使用 LGBM 实施学习时发生错误。 将 numpy 导入为 np 将 pandas 导入为 pd 来自 ke...

pytorch 中 num_layers = 2 的 1 个 LSTM 和 2 个 LSTM 之间的区别

我是深度学习新手，目前正在研究使用 LSTM 进行语言建模。我正在查看 pytorch 文档并对其感到困惑。 如果我创建一个 nn.LSTM（输入大小，隐藏_...

Pytorch LSTM - 在训练期间初始化隐藏状态

我有一个包含 LSTM 模型的类，并且对一些数据（=钟摆轨迹）有一个训练循环。 当我训练模型时，我必须初始化每个时间步的隐藏状态。 W...

PyTorch LSTM 模型未训练

我正在尝试训练一个 LSTM 模型，然后训练一个全连接层，以对一组具有 22 个通道（序列长度为 1000）的 EEG 时间序列数据进行分类。我正在使用 PyTorch...

如何使用tensorflow查找测试数据的MSE和MAPE指标

我有以下 LSTM 模型。 如何检查测试数据的 MSE 或 MAPE 指标？ 将 pandas 导入为 pd 将 numpy 导入为 np 将张量流导入为 tf 从张量流导入keras 来自 keras.mod...

使用 LSTM 进行时间序列预测的异常

我正在使用 LSTM 进行时间序列预测，有些数据被视为异常值，但有这些值是正常的，我是否应该考虑删除或纠正这些值？它会影响我的 LSTM

在 keras 中使用 CNN 和 LSTM 时是否必须使用池化层？

我正在使用 CNN+LSTM 来解决一些二元分类问题。我的代码如下。 def create_network(): 模型=顺序（） model.add(Conv1D(200, kernel_size=2, 激活 = 'relu', 输入...

ValueError：预期输入数据非空

这是我的代码： x_测试 = [] y_test = 数据集[training_data_len:, :] 对于范围 (60,len(test_data)) 内的 i： x_test.append(test_data[i - 60 :i, 0]) x_test = np.array(x_test) x_test = np.reshape(x...