#python #keras #deep-learning #lstm #recurrent-neural-network
#питон #keras #глубокое обучение #lstm #рекуррентная нейронная сеть
Вопрос:
У меня есть 544 независимых временных ряда с формой (101,2).
Я хочу обучить модель LSTM для прогнозирования следующих 5 временных шагов на основе последних 3 временных шагов.
Я разделил данные, чтобы у меня было следующее:
input_shape = (544,94,3,2) output_shape = (544,94,5,2)
Итак, мой вопрос в том, как мне передать это в мою модель LSTM?
model = Sequential() model.add(LSTM(200, activation='relu', input_shape=(n_input, 2))) model.add(RepeatVector(n_output)) model.add(LSTM(200, activation='relu', return_sequences=True)) model.add(TimeDistributed(Dense(2))) model.name='Many to Many' keras.optimizers.Adam(learning_rate=learn_rate) model.compile(optimizer='adam', loss='mse')