Как должны быть построены входные данные? Должен ли он быть подготовлен как серия временных шагов?

аюсь использовать LSTM, чтобы сделать прогноз продаж магазина. Вот как выглядят мои необработанные данные:

, Этот подход, скорее всего, будет работать медленно, потому что все функции данных придется преобразовывать в массивы, и для вашей системы это может быть большой работой.

учил следующую ошибку при попытке обучить модель MLP в керасе (я использую версию кераса

Эмпирическое исследование катастрофического забвения

ыло интересно, можно ли сохранить частично обученную модель Keras и продолжить обучение после загрузки модели снова.Причина этого заключается в том, что в бу...

Как и ожидалось, это тоже не было проблемой.

тоящее время я пытаюсь получить приличный счет (точность> 40%) с Keras на CIFAR 100. Однако я испытываю странное поведение модели CNN: она склонна предска...

 отсутствует в последней строке, должно быть

тим, мы хотим обрабатывать изображения (или векторы) с помощью Keras / TensorFlow. И мы хотим, для причудливой регуляризации, сдвинуть каждый вход на случайн...

, Пример, который вы мне дали, не для 2D? В форме ввода вы даете только строки и столбцы. Я попытался добавить img_depths, и это дало

я проблема с кормлением с использованием 3D CNNKeras и Python для классификации трехмерных фигур. У меня есть папка с некоторыми моделями в формате JSON. Я п...

Я бы просто оставил это - но я бы также дождался ответа ОП в комментарии, чтобы уточнить, что он на самом деле хотел сделать :)

аюсь реализовать шумоподавляющий автоэнкодер со слоем LSTM между ними. Архитектура идет следующим образом.

Вы можете сохранить модель и загрузить таким образом.

Поскольку параметры вашей модели не изменились, вы должны скомпилировать модель только один раз. Затем вы можете построить петлю для его подгонки. Вы создаете модель и компилируете ее в каждом цикле, поэтому потребление памяти постоянно увеличивается.

 несчастливый.