структурирование данных в numpy для ltsm (примеры) - PullRequest
Новая
       18

структурирование данных в numpy для ltsm (примеры)

0 голосов
/ 30 мая 2018

У меня возникли проблемы с пониманием того, как следует готовить данные для разных моделей:

  1. Один ко многим
  2. Много к одному
  3. Много ко многим (A)
  4. Много ко многим (B)

enter image description here

Это правильный способ думать так.Номера форм не имеют значения и не совпадают с указанными на картинке.Я просто пытаюсь понять логику позади.: * 10101 

import numpy as np


#1. one to many
# X for input y for output

X = np.ones([10,1,5])
y = np.zeros([10,3]) #3 represnts size of output vector

#2. many to one

X = np.ones([10,5,5])
y = np.zeros([10,1])

#3. many to many

X = np.ones([10,5,5])
y = np.zeros([10,5])  

# in this case cell should be different than y. It must be bigger to shift some data

#4. many to many

X = np.ones([10,5,5])
y = np.zeros([10,5])

# in this case cell is the same shape as y
...