LSTM steht für Long Short-Term Memory. Wenn wir diesen Begriff die meiste Zeit verwenden, beziehen wir uns auf ein wiederkehrendes neuronales Netzwerk oder einen Block (Teil) eines größeren Netzwerks.
CNNs können Hunderte von verborgenen Ebenen aufweisen. Da sie häufig mit Bilddaten verwendet werden, wird durch die Verwendung vieler Ebenen die Komplexität erhöht. Soweit ich gesehen habe, haben RNNs normalerweise nur wenige Schichten, z. B. 2-4. Zum Beispiel habe ich bei der Klassifizierung von Elektrokardiogrammen (EKG) gesehen, dass Papiere LSTMs …
Ich möchte mit LSTM Vorhersagen für Zeitreihen mit einem Schritt voraus machen. Um den Algorithmus zu verstehen, habe ich mir ein Spielzeugbeispiel erstellt: Ein einfacher autokorrelierter Prozess. def my_process(n, p, drift=0, displacement=0): x = np.zeros(n) for i in range(1, n): x[i] = drift * i + p * x[i-1] + …
Ich habe eine XMatrix, eine yVariable und eine andere Variable ORTHO_VAR. Ich muss die yVariable vorhersagen , wobei Xdie Vorhersagen aus diesem Modell orthogonal sein müssen, ORTHO_VARwährend sie so korreliert ywie möglich sind. Ich würde es vorziehen, wenn die Vorhersagen mit einer nicht parametrischen Methode wie erzeugt werden, xgboost.XGBRegressoraber ich …
Ich versuche, die rohen Beschleunigungsmesserdaten x, y, z der entsprechenden Bezeichnung zuzuordnen. Was ist die beste Architektur für beste Ergebnisse? Oder hat jemand Vorschläge zu LSTM-Architekturen, die auf Keras mit Eingabe- und Ausgabeknoten basieren?
Ich bin neu in Deep Learning und LSTM (mit Keras). Ich versuche, eine mehrreihige Vorhersage von Zeitreihen zu lösen. Ich habe 3 Zeitreihen: A, B und C und möchte die Werte von C vorhersagen. Ich trainiere ein LSTM, das Datenpunkte mit 3 Schritten zurückspeist, um die nächsten 3 Schritte in …
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