Как я могу создать модель LSTM с динамическими выходами в Python с помощью Keras? - PullRequest
Новая
       6

Как я могу создать модель LSTM с динамическими выходами в Python с помощью Keras?

0 голосов
/ 04 февраля 2019

Я создаю модель LSTM в Keras с Python, и у меня следующий контекст:

У меня проблема регрессии, и я хочу модель LSTM из X различных слоев, которая вводит последовательность из 40 элементов ивыводит следующие значения YЭти значения Y должны быть динамическими.Это: может быть, я хочу предсказать следующие 10 элементов для последовательности из 40 элементов в одном случае, но в другом случае я хочу предсказать следующие 100 значений.

Мой вопрос: возможно ли это?

У меня есть следующий код: 

model = Sequential()
model.add(LSTM(200, activation='relu', input_shape=(trainx.shape[1], trainx.shape[2])))
model.add(RepeatVector(outputs))
model.add(LSTM(200, activation='relu', return_sequences=True))
model.add(TimeDistributed(Dense(100, activation='relu')))
model.add(TimeDistributed(Dense(1)))
model.compile(loss='mse', optimizer='adam')
# fit network
history = model.fit(trainx, trainy, epochs=100, batch_size=300, verbose=1)


# make predictions
trainPredict = model.predict(trainx)
...