recurrent-neural-network 相关问题

递归神经网络（RNN）是一类人工神经网络，其中单元之间的连接形成有向循环。

`将 numpy 导入为 np 从 tensorflow.keras.models 导入顺序从 tensorflow.keras.layers 导入 LSTM、Dense、Dropout 随机导入 # 加载诗歌语料库打开("./poems.txt", &

python nlp recurrent-neural-network

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球员统计预测的多变量时间序列 RNN (LSTM) 问题

我正在做一个自定义项目，我试图预测 1970 年至 2022 年我的数据集中所有球员的棒球击球和投球统计数据。为简单起见并减少潜在的混乱......

python lstm reshape recurrent-neural-network multivariate-time-series

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拟合 LSTM 编码器解码器时出现不兼容的形状错误

我正在使用以下代码创建用于信号预测的 LSTM 编码器解码器。 def create_model_ED(numberOfLSTMunits, batch_size, n_timesteps_in, n_features): encoder_inputs = 输入（形状=（

lstm recurrent-neural-network encoder decoder activation

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LSTM RNN 下一个词预测模型继续预测最频繁的词

我目前正在尝试在 Google colab 上使用 Python（keras 和 nltk 包）构建下一个单词预测机器学习模型。我在 nltk 中使用了 twitter 语料库，并用 2 个 bidirec 构建了 RNN 模型...

python machine-learning google-colaboratory lstm recurrent-neural-network

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为什么我的GRU生成器的损耗比预期的要大很多？

如果不允许这个问题，我真的很抱歉，但在任何地方获得帮助似乎都是一种延伸。我正在尝试为一个班级制作一个角色级 GRU 生成器（受过一些莎士比亚戏剧的训练），并且

python neural-network nlp recurrent-neural-network gru

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¿如何确定使用时间分布层的神经网络的输入？

我正在尝试找出在训练过程之后为以下神经网络提供数据的方法：模型 = keras.models.Sequential( [ keras.layers.InputLayer(input_shape=(None, N, cha...

python tensorflow keras recurrent-neural-network

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python中机器学习算法与神经网络的比较（Target leakage）

我目前正在从事一个项目，我想预测家庭对热泵的能源需求（回归问题）。数据是具有 365 个时间步长的时间序列。我创建了几个功能...

keras scikit-learn time-series recurrent-neural-network

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我是深度学习的初学者。谁能帮助我为什么在我想通过重塑 X 和 Y 大小对数据运行 RNN 时出现此错误

下面是我的代码将 numpy 导入为 np # 检查数据的形状 print(X_train.shape) # 应该是 (num_samples, num_timesteps, num_features) print(Y_train.shape) # 应该是 (num_samples,

python deep-learning recurrent-neural-network

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使用不同时间步长的多个数据集进行 Keras LSTM 训练

我将大量测试的结果组织成各种大小的不同测试集。每个测试集由 5 个固定参数控制，每个测试集各不相同；每次测试的结果都是

python machine-learning lstm recurrent-neural-network timedelta

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我有一些关于产品的数据，如果新产品进入市场并且只有 50-60 天的数据，如何使用时间序列进行预测[关闭]

我有一些关于产品投诉率的数据，如果一个新产品进入市场并且只有大概 50-60 天的投诉率数据，如何使用旧的

deep-learning time-series lstm recurrent-neural-network deepar

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使用 SimpleRNN 预测未来价值

我有一个包含 3 列 [A,B,C] 和 11 行的数据集。我想使用简单的 RNN 用我拥有的数据预测 C 列中的下一个值。 C列中的值都依赖于A和B....

python machine-learning recurrent-neural-network prediction

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将 DNN 转换为 RNN，NN 的形状错误（pythorch）

我目前正在尝试将 DNN 代码转换为 RNN 代码，但我遇到了一些问题。在 DNN 代码中，观察类采用输入张量并应用一系列线性层和 ELU

deep-learning recurrent-neural-network

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GRU 检测未知攻击

我是神经网络的初学者，我想问一个我不知道如何实现的问题。我构建了一个用于攻击多分类的 GRU 网络。我在 4 个攻击类别上训练了 GRU 模型......

python deep-learning lstm recurrent-neural-network gru

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Tensorflow-addons seq2seq - BaseDecoder 或 BasicDecoder 中的开始和结束标记

我正在编写代码，灵感来自 https://www.tensorflow.org/addons/api_docs/python/tfa/seq2seq/BasicDecoder。在翻译/生成中，我们实例化一个 BasicDecoder decoder_instance = tfa.seq2...

python tensorflow nlp recurrent-neural-network seq2seq

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我可以根据 AUC PR 曲线的值而不是 f1 分数选择最佳模型吗？

我想争论我选择的最佳模型，但是有一个模型的 f1-score 值比另一个模型高（非常小）。但是，当以图形方式可视化测试结果时，...

machine-learning recurrent-neural-network binary-data auc precision-recall

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TensorFlow 2：从弃用的 RNNCellDropoutWrapper 到 keras.layers.RNN

我正在尝试将代码迁移到 tensorflow 2。我有这行代码：单元格 = SimpleRNNCell(self.num_hidden) cell = tf.nn.RNNCellDropoutWrapper(cell, output_keep_prob=0.2) 在 TF2 文档中，

tensorflow2.0 recurrent-neural-network deprecated

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LSTM 时间序列模型的良好序列长度是多少？

给定一个日期范围 (m,n)，其中每个 m 是一个时间步长，n 是特征数。非语言时间序列 LSTM 的序列长度的合适数字是多少。二维矩阵转换时...

tensorflow machine-learning time-series lstm recurrent-neural-network

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无法将数据集转换为火炬张量：“只能将一个元素张量转换为 Python 标量”

我正在尝试使用 pytorch 为字符串构建一个 rnn，遵循本教程中的一般设置。但是在我开始训练模型之前我遇到了一个问题。按照这些指示......

pytorch recurrent-neural-network

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LSTM 输入整形

我是一名深度学习初学者，正在研究 LSTM 以解决多分类问题，我的数据集具有 features=10，timestepts=1，目标类是 5 个类（0、1、2、3、4）。我不确定我是否...

python deep-learning data-science lstm recurrent-neural-network

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使用 LSTM 模型进行预测

我一直在努力制作 LSTM 模型，在训练和拟合模型后，我想用它来预测新数据。我使用 12 个月的数据（12 行）来预测下个月的数据。然而...

keras deep-learning lstm recurrent-neural-network prediction

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