また、隠れ層の追加については、以下のようにLSTM関数の第1引数を調整することで行なえます。 インデックス3の128も、隠れ層のノード数を128に設定しているので、隠れ層の出力に対する重みだと分かる。 ... Activation from keras.layers import LSTM from keras.optimizers import RMSprop from keras.utils.data_utils import get_file import numpy as np import random import sys from keras… ・隠れ層の数…5つ(LSTM4層+Dense1層) ・入力層のユニット数…testX.shape[1]の値 ・出力層のユニット数…1つ ・隠れ層のLSTMブロック数…4つ . LSTMに入力する形式にデータを加工します。今回のデータは明確な季節変動のあるデータなので、12個の連続したデータを元に、13個目のデータを予測することにします。まず、配列 x, y を作ります。 for i in range ループの初回は、x にraw_data の0番目〜11番目のデータが追加され、y にraw_data の12番 …
pythonでLSTMの行う際に、隠れ層を多層にしたいです。 1層でのプログラムなら動いたのですが、二層にするとエラーが発生します。 model = Sequential() input_shape= (max ... kerasの1層LSTMで型エラーが出てしまいます。 本稿はSeq2SeqをKerasで構築し、チャットボットの作成を目指す投稿の3回目です。前回の投稿では、単層LSTMのSeq2Seqニューラルネットワークを構築しましたが、今回は、これをBidirectionalの多層LSTMに拡張します。 2． 本稿のゴール 以下のとおりです。 TensorFlowで再帰的な隠れ層を実現するにはSimpleRNNCellを使用します。 Kerasはデータを整形しておけば再帰構造を気にせず使うことができます。 from keras.layers import SimpleRNN model = Sequential () model .
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