Как создать модель LSTM с двумя входами

Question

У меня есть два файла CSV, первый с двумя столбцами содержит оценки учащихся по разным предметам, а второй с тремя столбцами связывается с двумя идентификаторами учащихся и сравнением с лучшим, поэтому я должен обучить эти данныеполучить коэффициенты и набрать очки для каждого учащегося.

Я пробую модель LSTM, но я не знаю, как использовать два файла в качестве входных данных и как выбрать данные поезда и проверить один.

Answer 1

Боюсь, у вас проблема с данными.

Вы не можете извлечь записку из этого студента, потому что у вас ее нет. Единственное, что приходит мне в голову, это то, что вы можете переориентировать свою проблему и сделать следующее:

1. Создайте LSTM для оценки предметов учащегося.

2. Создайте сеть, которая сравнивает вас с другим учеником и сообщает Вы, если это лучше или хуже (через шаг 1). Это известно как Сиамская сеть.

У вас есть то, что сказано LSTM сиамский.

Что вы могли бы сделать в прогнозировании, так это узнать, имеет ли студент, основанный на оценках по своим предметам, лучше или хуже, чем другой студент.

EDIT

Может быть полезна одна архитектура, похожая на эту.

Используйте LSTM для получения информации о любом предмете и соответствующей отметке.

Когда информация сгущена, я объединяю эту информацию со студентом в горячем виде.

Мы используем Dense или множественную плотность для получения отметки при активации сигмоида в последнем слое.

Мы используем функцию потерь, чтобы максимизировать ноту a относительно b, когда a лучше, чем b. И иначе.

y_i - ваша цель в 1 o -1. 1, если ученик а лучше ученика b, и -1, если ученик а хуже ученика b.

Я никогда не пробовал этот тип функции потери, поэтому я не могу сказать вам, работает она или нет. Он основан на потере, которую использует SVM: https://en.wikipedia.org/wiki/Support-vector_machine

Может быть, другой пользователь поможет вам лучше.