Всем привет. Сейчас столкнулся с типовой задачей, но что-то я

Question

Всем привет. Сейчас столкнулся с типовой задачей, но что-то я

сомневаюсь в выбранном решении. Хочу решить ее с помощью Keras.
В общем, есть функция y_i = f(x_i). Она рассчитывается от некоторого временного ряда X. Причем для каждого x_i в последовательности она дает выход y_i, и этот выход может зависеть от предыдущего значения x и y (по физическому свойства объекта). Собственно, вроде применить lstm и нет проблем, но эти ряды бывают разного размера. Некоторые советуют сделать фиксированный размер ряда, и заполнять начало нулями, если ряд короткий. Но что-то по результатам вышло не совсем хорошо. Можно ли как-то по-другому обойти эту проблему? Думал использовать statful lstm, но там фиксированный размер батча. Подразумевается, что мне нужно делать stateful lstm, а размер батча установить 1 (для каждого x_i новый батч), а состояние модели обновлять после каждого ряда?

0

24.01.2018

1 ответов

6 просмотров

Yurij Volkov · Accepted Answer

RNN для того и придуманы, чтобы кушать последовательности разной длины. Lstm - это то, что тебе нужно. (Заполнять нулями - бред полнейший). Ты, видимо, немного плаваешь в понимании batching'a в тайм сериях. Разберись с этим. Вот тут годный пример реализации Lstm'a с нуля. Должно помочь. https://github.com/suriyadeepan/rnn-from-scratch

Похожие чаты

Всем привет. Сейчас столкнулся с типовой задачей, но что-то я

1 ответов

Похожие вопросы