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keras - Keras で LSTM を使用して時系列の複数の時間ステップを予測する
kたとえば、 Keras で LSTM を使用して時系列の次のポイントを予測したいと考えています。0:p-1ポイントを入力フィーチャとして選択し、次のkポイントを出力フィーチャとして選択することにより、すべてのポイントを含むリストの先頭からデータ セットを作成しp:p+k-1ます。入力機能としてこの手順を続けます1:p... 最後にX、 である入力データtxpとyである出力データの 2 つのデータフレームを取得しtxkます。したがって、私の問題はhereに基づく多対多の構造を持っています。
そして、私のネットワークの最初の層は次のとおりです。
しかし、ここでは時間ステップは 1 です。私の質問は、どうすれば時間ステップを増やすことができるかということです。と の行の一部を複製する必要がXありyますか? 私はそれを正しくやっていますか？
machine-learning - Keras でテンソルを計量する
Keras には組み込みのソリューションがないように見える非常に単純な問題があります。
これが私の問題です：
(50,) 次元テンソル (レイヤー 1 の出力) があり、これは (50, 49) 次元テンソルに乗算されることになっています。
これらのテンソルは、いくつかのレイヤーの出力です。
単純な乗算（[レイヤー1、レイヤー2]）が機能すると思いましたが、テンソルが同じ形状である必要があることがわかりました。
私はこれを取得しようとしています: (50,) レイヤーの各要素を (50, 49) レイヤーの各 49 次元ベクトルに乗算して、(50, 49) テンソルとして出力を与える必要があります。
Kerasでこれを行う方法はありますか?