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能否介绍一下在机器学习,尤其是keras或者TensorFlow 当中,参数的shape具体该如何设置?谢谢啦 #30
Comments
最近我也在用keras,我说下我的理解:
你的输入输出为
|
谢谢谢谢, 但我还是有2个问题没有理解。 1 关于
|
1.1 官方文档里面里面说明了以下3种写法是等价的:
我使用 另外,你需要训练的数据一共500组,还是每次训练500组,这个是两个概率, 1.2 如果输入x是(3,1)维的话,time_step=3,怎么设置成20?
对于 |
太感谢了,但是我好像还有些混淆shape的含义了。 那我再问一个问题哈~ 莫烦老师的time_step的真实含义我现在有些混乱, 是以下2种方式的哪一种呢?:
请问正确的time_step理解方式应该是哪一种呢? |
第二种,相当于就是用(Xn-2,Xn-1,Xn)预测Xn+1时刻的值。 |
好的,终于弄明白了!谢谢谢谢!!谢谢。那也就是说如果 Xn 是一个 |
input_dim=[n,m]没这么用过,感觉不行。具体看看文档。 |
麻烦老师,看了老师与上面那个朋友的对话,我还是没太明白,这个input_shape该怎么设置。 |
@Wall-ee |
如果是这样的 many to many 呢 |
用第二种, 第一种的time_steps=3 的做法是不对的 因为这样的话,会造成逻辑上训练数据的缺失~因为 每一个timestep 理论上应该是一对 x,y |
这个就是y的形状问题 |
莫烦老师您好,我是你的课程的忠实听众。
看了你的TensorFlow及keras课程获益匪浅,但是有一个问题我一直在实际问题中困扰了好久。例如:
看了很多晚上的TensorFlow 及 keras的例子。发现对于这种问题不同人的输入方式不同。有些把
(x,y)
设置成(500,3,1; 500,1,1)
。 但是有些设置的不一样,有时候会变成(500*3,1;500,1)
。我根据咱们的keras教程设置后,报告错误:
x 的(500*3*1)与y的shape不相同
。 这个问题已经折磨我2个月了。请问有没有一些通用的方法,或者规律来进行序列的参数形状设置呢? 因为每一个实际项目的x,y不尽相同,有时候y会变成一个n*m的矩阵。 如果没有一些通用的方法论的话,真的会郁闷死了~
希望莫烦老师能解答我的这个问题,或者专门出一期视频来讲解神经网络当中的x,y参数的设置技巧。太谢谢啦~~
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