Как получить «среднюю» временную серию модели LSTM keras? - PullRequest
Новая
       6

Как получить «среднюю» временную серию модели LSTM keras?

0 голосов
/ 12 мая 2018

Так что, к вашему сведению, у меня довольно ограниченное понимание механики машинного обучения, LSTM и моделирования временных рядов, но, исходя из моего текущего понимания, я чувствую, что, поскольку у меня есть модель временных рядов LSTM, обученная много разСерийные графики, я должен быть в состоянии получить его "средний" временной ряд, основанный на всех тех, на которых он обучался.

Какой лучший способ достигнуть этого?

У меня есть керас Секвенциальныймодель, и я не знаю, будет ли какой-либо код полезен в этом случае, но если есть какой-либо код, который помог бы, дайте мне знать!

РЕДАКТИРОВАТЬ: Вот некоторые данные 

32.1576
31.92
31.7
31.85
32.05
32.5
32.3
31.975
31.7
32.15
32.6
32.55
32.4
32.4835
32.25
32.15
32.25
32.45
32.4
32.5002
32.45
32.5
32.5752
33.1748
33
33.35
33.45
33.45
33.425

Спасибо!

1 Ответ

0 голосов
/ 28 июля 2018

Вы можете использовать keras.layers.GlobalAveragePooling1D для усреднения временного ряда.Если входная форма (batch_size, steps, features), выходная форма (batch_size, features).Погода или нет вы используете последовательную модель не имеет значения в этом случае.Этот слой работает так же, как и любой другой слой в Keras.Больше информации здесь: https://keras.io/layers/pooling/#globalaveragepooling1d

...