我一直在嘗試實現一個基本的多層LSTM迴歸網絡來找出加密電子貨幣價格之間的相關性。 在遇到無法使用的訓練結果後,我決定嘗試使用一些沙盒代碼,以確保在重試完整數據集之前我已經明白了。 問題是我不能讓凱拉斯推廣我的數據。 ts = 3
in_dim = 1
data = [i*100 for i in range(10)]
# tried this, didn't accomplish an
我想建立一個使用Keras的LSTM網絡。 我的時間seriese例子的大小爲492。我想用3前面的例子來預測下一個例子。因此,輸入轉換爲尺寸(num_samples,3*492),輸出尺寸爲(num_samples,492)。 據this blog,我首先將我的數據大小爲形式的(num_samples,時間步長,功能) #convert trainning data to 3D LSTM sha