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用lstm去预测电池老化 怎么使用多块电池的数据去做训练呢 直接串在一起吗。但是这种时序数据 在两块电池连接的地方会有大跳跃呀 就是一个电池寿命快完了 下一个数据又是下一块电池的初始寿命这种情况。
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我的模型输入是三通道的图片序列,输出也是一段图片序列。如何使用dataset制作合适的数据集。模型是卷积之后的循环结构。我的数据集格式是这样的。每一行代表一个时间段里的一系列图片。需要根据前半部分序列
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如标题,我在使用labview调用MATLAB script运行CNN-LSTM网络做数据预测,网络训练能完成,但是预测数据结果只出现一个,并且和使用的数据数量级关系差异巨大
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问题遇到的现象和发生背景 我用lstm对一个很“平滑有规律的时序预测,得到的结果却非常差,我怀疑是输出的顺序打乱了,但是我设置split参数是False” 问题相关代码,请勿粘贴截图 #数据划分设计
- ¥10
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- 62
- 2022-04-30 03:15
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在调参之后,把数据代入模型,测试集的分数很高,拟合非常不错 但放到全局,就是对全部数据进行预测的时候,发现对训练集的预测拟合效果大不如测试集,中间部分还出现了“平移”现象,想问问各位知道什么回事吗?
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这是篇关于故障电表检测的论文的代码,前三个文件是原始数据,通过data_processing0处理数据,input生成输入lstm的数据,但是里面的k_lstm使用的输入数据的文件input里并没有
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问题遇到的现象和发生背景 问题相关代码,请勿粘贴截图 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preproce
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采用滑动窗口机制训练lstm预测比特币,出现的训练损失和测试损失函数高的离谱,这是因为什么啊?
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使用LSTM进行多变量预测单变量使用滑动窗口划分数据集(澳大利亚电力负荷数据)时,出现错误 https://blog.csdn.net/weixin_39653948/article/details/
- 有问必答
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- 15
- 2022-04-11 17:14
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基于matlab构建了LSTM的分类网络。数据包含7个特征量,输出标签为七个。每个训练样本大小不同,大致为7x100. 但是在训练过程中训练进度显示准确度已经达到100左右,但是测试精度只有50%。
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如图所示,cell state可以传输关键信息并且贯穿每个结构,个人认为和“输出”没什么不同 但是LSTM却单独设立了一个输出门来进行输出,虽然有些许差异(对信息进行了筛选),但是有必要这么做吗
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- 3
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问题遇到的现象和发生背景 我是将6个影响因素作为输入层,一个因变量作为输出层,但现有的pso-lstm模型代码只能对现有数据划分训练集和测试集,可以理解为对现有数据的拟合,不是真正意义上的预测。 问
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问题遇到的现象和发生背景 LSTM预测结果一直有这样的错误 怎么改也不得其法 问题相关代码,请勿粘贴截图 clcclose allclear all%加载数据,重构为行向量data=xlsread('
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有没有人做深度学习分类预测的,比如预测后几天天气是晴天,阴天,雨天之类的而不是预测天气气温几度的呀
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用MATLAB的PSO-LSTM,运行结果每一次都不一样。 是否是因为算法的随机性,必然使其存在这种结果。能不能将运行50次后的结果取均值作为我的结果呢 或者有没有办法让输出的结果唯一呢?初次接触算法
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```python model.add(LSTM(32,input_shape=(10, 3), activation='relu', return_sequences=True)) ```对应LST
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因本科从未接触过编程,研究生阶段导师给出的课题是预测方向,需要学习使用LSTM,但是一时不知道从何学起,希望能得到指点!!
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比如说我有[80 ,19, 30, 5]的数据想要抽取80* 19次大小为30* 5的数据,放进模型训练,那么我的batchsize应该设为1还是30呢?
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现有命名实体识别任务,想使用bilstm+crf训练,打算将NER模型解耦,分解为encoder和tagger,encoder负责文本特征变换,使用bilstm,tagger负责序列标注,使用crf,
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训练的数据集十万个(很大)数据间有一定的相关性,如何设置和配置参数使得loss更小呢? 我最小只有4.几1e-5 如何调节参数使得loss 下降到2-3.几1e-5 或者更小
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- 13
- 2022-01-13 10:12