Web で見つけられるほぼすべてのリソースを調べて、誰かが Caffe で RNN/LSTM を使用した回帰の例を投稿したかどうかを確認しました (ここ、ここ、およびここ)。残念ながら、そのようなリソースは今のところ存在しないようです。PythonでJeff Donahueバージョンを使用しています。
私が探しているのは、非常に単純なものです。たとえば、(x,y)ペアの100 個のデータ ポイントがあるとします。あなたならどうしますか：
- 入力行列の作成。
- 継続行列の作成 (必要かどうか)
- ターゲット マトリックスの作成。
- prototxt ファイルはどのようになりますか?
- このモデルを使用して外挿 (予測) できますか?
また、データが多次元の場合、最初の 3 つの項目がどのようになるか。たとえば、Xはd次元のベクトルで、Yはk次元のベクトルです。
Python でデータをフォーマットする手順をカバーしている限り、独自の例を自由に使用してください。
ここで、これに関するカフェユーザーの質問も開いたことに注意したいだけです。