У меня есть проблема с предсказанием последовательности, к которой я отношусь как к языковой модели.
Мои данные содержат 4 варианта (1-4) и вознаграждение (1-100).
Я начал использовать Keras, но не уверен, что он обладает необходимой гибкостью.
- Вот так выглядит архитектура модели:
Я не уверен насчет фазы тестирования. Один из вариантов - выборка:
И я не уверен, как оценить вывод этой опции против моего набора тестов.
Другой вариант - дать обученной модели последовательность и позволить ей отобразить значение последнего временного шага (например, дать предложение и предсказать последнее слово) - но все еще иметь x = t_hat.
это возможно в Керасе? Я не могу найти примеры, подобные этому.
- Помимо передачи предыдущего выбора (или предыдущего слова) в качестве ввода, мне нужно передать вторую особенность, которая является значением вознаграждения. На выбор доступно горячее кодирование, как добавить одно число с закодированным вектором?
РЕДАКТИРОВАТЬ:
Это этап обучения (еще не сделали выборку):
model = Sequential()
model.add(LSTM(64, input_shape=(seq_length, X_train.shape[2]) , return_sequences=True))
model.add(Dense(y_cat_train.shape[2], activation='softmax'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
model.fit(X_train, y_cat_train, epochs=100, batch_size=10, verbose=2)