【ARIMA-WOA-LSTM】合差分自回归移动平均方法-鲸鱼优化-长短期记忆神经网络研究（Python代码实现）

from keras wrappers scikit learn import KerasClassifier KerasRegressor import eli5 from eli5 sklearn import PermutationI

我想为我的分类特征构建一个带有嵌入的单层 LSTM 模型 我目前有数字特征和一些分类特征 例如位置 它不能进行单热编码 例如使用pd get dummies 由于计算复杂性 这正是我最初打算做的 让我们想象一个例子 样本数据 data us

我有一个模型 其中有 分类 和 回归 之类的部分 我使用乘法层合并它们 在执行乘法之前 我想根据阈值将分类部分的输出设置为 0 或 1 我尝试将 Lambda 层与自定义函数一起使用 如下所示 但是我遇到了各种错误 并且我对这些错误一无所知

我一直在研究一个使用时间序列数据与天气数据相结合来估计交通流量的项目 我的时间序列使用了 30 个值的窗口 并且使用了 20 个与天气相关的特征 我已经使用函数式 API 来实现此目的 但我不断收到相同的错误 并且我不知道如何解决它 我看过

我正在与 keras 合作生成 LSTM 神经网络模型 我想使用 shap 包查找模型每个特征的 Shapley 值 当然 问题在于模型的 LSTM 层需要三维输入 样本 时间步长 特征 但 shap 包需要二维输入 无论如何 这个问题有解

目录 一 TensorBoard简介 二 TensorBoard安装 三 TensorBoard运行可视化 四 TensorBoard详细使用 4 1 SummaryWriter 4 2 add scalar 4 3 add scalars

构建神经网络的典型流程 1 定义一个拥有可学习参数的神经网络 2 遍历训练数据集 3 处理输入数据使其流经神经网络 4 计算损失值 5 将网络参数的梯度进行反向传播 6 以一定的规则更新网络的权重 卷积神经网络 pytorch自己写的 建议

欢迎来到本博客 博主优势 博客内容尽量做到思维缜密 逻辑清晰 为了方便读者 座右铭 行百里者 半于九十 本文目录如下 目录 1 概述 2 运行结果 2 1 第1部分 2 2 第2部分

欢迎来到本博客 博主优势 博客内容尽量做到思维缜密 逻辑清晰 为了方便读者 座右铭 行百里者 半于九十 本文目录如下 目录 1 概述 2 运行结果 2 1 第1部分 2 2 第2部分

我目前正在使用基本的 LSTM 进行回归预测 并且我想实现一个因果 CNN 因为它的计算效率应该更高 我正在努力弄清楚如何重塑当前的数据以适应因果 CNN 单元并表示相同的数据 时间步关系以及扩张率应设置为多少 我当前的数据是这样的 num

我的输入只是一个 csv 文件237124行和37列 首先36列作为特征 The last列是一个二进制类标签 我正在尝试在 conv1D 模型上训练我的数据 我尝试过建立一个一层 CNN 但我有一些问题 编译器输出 ValueError

我是 keras 的新用户 正在尝试实现 LSTM 模型 为了测试 我声明了如下所示的模型 但由于输入维度的差异而失败 虽然我在这个网站上发现了类似的问题 但我自己无法发现我的错误 ValueError Error when checkin

传感器 同类型的 分散在我的网站上 不定期地手动向我的后端报告 在报告之间 传感器聚合事件并批量报告它们 以下数据集是批量收集的序列事件数据的集合 例如传感器 1 报告了 2 次 在第一批 2 个事件和第二批 3 个事件中 传感器 2 报告

我正在尝试使用 Tensorflow 学习 LSTM 模型进行情感分析 我已经经历了LSTM模型 http colah github io posts 2015 08 Understanding LSTMs 以下代码 create sent

我正在尝试找到在批次之间传递 LSTM 状态的最佳方法 我已经搜索了所有内容 但找不到当前实施的解决方案 想象一下我有类似的东西 cells rnn LSTMCell size for size in 256 256 cells rnn M

我正在开发一个项目 其中我必须将 CNN 的输出传递给双向 LSTM 我创建了如下模型 但它抛出 不兼容 错误 请让我知道哪里出了问题以及如何解决这个问题 model Sequential model add Conv2D filters

我想保存 LSTM 的最终状态 以便在恢复模型时将其包含在内并可用于预测 如下所述 当我使用时 保护程序仅了解最终状态tf assign 但是 这会引发错误 也将在下面解释 在训练期间 我总是将最终的 LSTM 状态反馈回网络 如中所述这个

背景 我想在 Keras 中对 有状态 LSTM 进行小批量训练 我的输入训练数据位于一个大矩阵 X 中 其维度为 m x n 其中 m number of subsequences n number of time steps per s

我正在尝试创建一个 keras LSTM 来预测时间序列 我的 x train 形状像 3000 15 10 示例 时间步长 特征 y train 形状像 3000 15 1 我正在尝试构建一个多对多模型 每个序列 10 个输入特征产生 1

我试图将现有的经过训练的 PyTorch 模型移植到 Keras 中 在移植过程中 我陷入了LSTM层 LSTM 网络的 Keras 实现似乎具有三种状态类型的状态矩阵 而 Pytorch 实现则具有四种状态矩阵 例如 对于hidden l