#machine-learning #keras #deep-learning #autoencoder
#машинное обучение #keras #глубокое обучение #автоэнкодер
Вопрос:
У меня есть фрейм данных из 7 переменных (столбцов), которые я считаю слишком малыми для надлежащего сжатия данных в моем случае. Что вы думаете о изменении формы данных? например
[1000 , 7] => [100,70] ## 7 columns to 70 columns
Хорошо ли это звучит? У меня есть некоторые сомнения по этому поводу, поскольку это повлияет на понимание данных моей нейронной сетью.
Спасибо
Комментарии:
1. Это не имеет смысла
2. Да, я знаю это, может быть, я мог бы преобразовать свои данные в сегменты, как это делается с моделями LSTM, сегментированными с использованием размера Windows? и создать архитектуру на основе автокодирования? Вопрос в том, должен ли я использовать только слои LSTM (или RNN, что угодно), или, может быть, я могу сделать это, используя только плотный слой?