Рекуррентная сверточная нейронная сеть BLSTM - длина произвольной последовательности

Используя Keras + Theano, я успешно создал рекуррентную нейронную сеть двунаправленного LSTM, которая способна обучать и классифицировать последовательности ...

Прогнозирование с использованием данных с меньшими временными шагами (другое измерение) с использованием модели Keras RNN

В соответствии с природой RNN мы можем получить выходные данные прогнозируемых вероятностей для каждой временной отметки (развернутой во времени).Предположим...

 вместо

ы преимущества использования

TensorFlow: выполнение этого расчета потерь

Керас: Как мне подготовить входные данные для RNN?

У меня проблемы с подготовкой входных данных для RNN на Keras.В настоящее время мое измерение данных обучения:

Циклические вычислительные графы с Tensorflow или Theano

И то и другое

Потоковый вывод прогнозов в Керасе

Если я не выполняю предварительную обработку на X и не передаю ее напрямую, это вызывает ошибку: ValueError: Ни одно из значений не поддерживается. @ output, _, _ = tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn (lstm_fw_cell_m, lstm_bw_cell_m, x, dtype = tf.float32)

ел бы построить игрушечную модель LSTM для регрессии.это хороший учебник уже слишком сложен для начинающего.Учитывая последовательность длины

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:

 и затем снова выполните все блоки кода. это часто снимает проблему

аю текстовый тег, используя двунаправленный динамический RNN в тензорном потоке. После обработки входных данных я попытался запустить сеанс. это детали настр...