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我创建了一个用于股价预测的LSTM模型。= mpatches.Patch(color='red', label='Ypred')plt.show() 我可以用这种风格进行预测，但如果我想用新的样本进行预测，例如： grafik1=model.predict
浏览 9提问于2020-04-09得票数 1
与独立的keras模型相比，使用tf.keras.estimator.model_to_estimator有什么好处？例如，当我们想要实时服务模型的时候？
为该用户设置上一次预测的状态(如
浏览 1提问于2019-01-11得票数 3
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我用keras来预测LSTM的时间序列，我意识到我们可以用没有我们训练的时间步长相同的数据来预测。例如：import keras.optimizersfrom keras.layersimport Dense,Activation,Dropout,TimeDistri
浏览 5提问于2017-04-11得票数 0
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因此，我加载并预处理了我的数据，以便进行时间序列预测。我已经建立了一个模型，但现在我不知道如何真正地训练它。print(log_df_People_diff)model = tf.keras.Sequential()
model.add = tf.keras.layers.LSTM</
浏览 1提问于2020-05-27得票数 0
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在Tensorflow教程中，我正在实验LSTM时间序列由于这里的任务比以前的任务要复杂一些，所以模型现在由两个LSTM层组成。最后，由于72个预测，致密层输出72个预测。我们如何知道一个问题需要多少层(在这里，2层)？然后，从实现的角度，使用Python库，
multi_s
浏览 0提问于2019-12-25得票数 2
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LSTM:层顺序输入0与层不兼容
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我知道这里有几个问题，但我还没有找到一个完全适合我的问题。我正试图将来自Pandas DataFrames的数据安装到LSTM中，但对我必须提供的格式感到困惑。我创建了一个小代码片段，它将向您展示我试图做的事情：from tensorflow.keras.modelsimport Sequ
浏览 13提问于2020-07-05得票数 1
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我已经对LSTM进行了如下编码。现在我想比较一下RNN和LSTM的性能。实际上，我知道LSTM是一种RNN。但是我如何在Keras上获取RNN的结果呢？我在Keras上找不到合适的RNN代码示例。model = Sequential()
model.add(LSTM(15, input_shape=(max_fixation_l
浏览 1提问于2017-11-06得票数 0
我正在学习如何在Keras上训练RNN模型，我希望训练一个模型来预测最后N步的移动平均值将非常容易。inputs = tf.keras
浏览 0提问于2021-01-24得票数 0
我按照一个教程制作了一个Keras LSTM模型，它有80个时间步，每个时间步看80个单词，一次预测一个单词。现在我正在使用functional API创建一个不同的LSTM模型，我不确定我的另一个模型在没有时间分布层的情况下是如何工作的。我将在下面列出第一个LSTM模型。在
浏览 1提问于2019-05-20得票数 1
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我一直在研究Python中的多元时间序列。我使用的方法是LSTM。但这一预测看起来非常糟糕。甚至我的RMSE和MAE值都很高。RMSE=18.089，MAE=14.907.这对预测没有好处。我想用这样一种方法来预测，误差应该保持在0到1之间。我所用的模型是-
from keras.models import Sequential
浏览 0提问于2020-08-25得票数 0
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我的理解是，对于某些类型的seq2seq模型，您需要训练编码器和解码器，然后将编码器放在一边，只使用解码器进行预测。例如，优步的seq2seq时间序列预测模型：现在，我正试图在Keras中实现这个to版本。这是普通LSTM的Keras代码：model = Sequential()
model.add(
浏览 0提问于2019-07-27得票数 4
我目前正在为我的大学项目研究文本生成的主题。我决定(ofc)使用一个RNN，获取一个令牌序列作为输入，目标是预测给定序列的下一个令牌。我已经阅读了很多教程，有一件事我很好奇。我所读到的源，无论它们如何编码X序列(一个热的或字的嵌入)，都将y目标令牌编码为一个单一热向量，以将网络输出解释为所有可能的令牌的概率分布。这样，任务实际上
浏览 0提问于2021-12-14得票数 0
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然而，，当我预测我一次预测一个字符时，。关于如何使用该模型进行拟合和预测，请参见下面的内容： model.fit(x,y, batch_size=128, epochs=1)
所以问题是，在我预测之前，如何确保状态被发送到下一个单元格？完整的</em
浏览 5提问于2017-08-09得票数 1
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如何计算LSTM角的预测误差
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我有一个LSTM，我使用python构建并在keras中运行它。我用这个模型来预测未来的n点对一个时间序列的预测问题。当我使用像ARIMA这样的方法来进行预测时，我能够为我的预测生成预测误差，因为模型是适合的，例如使用AIC最小化MLE。
浏览 0提问于2018-12-16得票数 1
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我使用LSTM进行时间序列预测，我的数据是高度倾斜的，类权重197.16865807 : 0.50127117我的模型如下所示([
tf.keras.layers.LSTM(64, activation='tanh', input_shape=(n_input, n_fea
浏览 0提问于2020-03-17得票数 1
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使用LSTM进行样本外预测
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这是一个关于在Python中使用keras & tensorflow使用LSTM模型进行真实未来预测的一般性问题(可选R)。例如，股票价格。我知道有一个训练/测试拆分来衡量模型的准确性/性能，将我的结果与测试价格进行比较。但我想要做出真正的未来预测/样本预测。有没有人有想法&愿意分享
浏览 0提问于2019-07-21得票数 0
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我有一个多变量时间序列的天气数据:温度，湿度和风力(分别x_{c,t},y_{c,t},z_{c,t})。我有十几个不同城市的数据(c\in {c_1,c_2,...,c_{12}})。我也知道每个城市的某些固定属性的值。例如，每个城市的海拔(A)、纬度(L)和距海洋的距离(D)是固定的(即它们与时间无关)。设p_c=(A_c,L_c,D_c)是城市c的固定参数向量。我在K
浏览 0提问于2022-05-10得票数 1
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