問題タブ [mxnet]

ここで利用可能な例を書き直しました (ドキュメント内のデータへのリンク) https://github.com/dmlc/mxnet/blob/master/example/recommenders/demo1-MF.ipynb

エラーを取得

手動で 1 つのラベルのデータを取得します

そして、モデルはデータを見ません

元の使用例

Rでどのように適切に行うのですか?

アップデート

新しいネットワーク

エラー

モデルは作成されますが、機能しません。

mx.io.ImageRecordIter() を使用してトレーニング サンプルをロードした後、返された DataIter オブジェクトからサンプルの総数を取得する方法はありますか?

どうもありがとう、

この質問には 2 つの部分があります。$> 1000$ の店舗で販売されている製品の売上 S を見ているとします。これらの 1000 店舗のそれぞれについて、24 か月分のデータが記録されています。

1. S_t <- f(S_{t-1}) を予測できるようにしたいと考えています。店舗の時系列ごとに RNN を構築し、テスト RMSE を計算し、値の正規化などを行った後に平均を取ることができます。しかし問題は、時系列ごとのサンプルが非常に少ないことです。店舗をグループに分割する場合 (たとえば、Dynamic Time Warping によって)、テキスト センチメント マイニングのモノローグを作成できます。テキストのように、2 つの文がドットで区切られている場合は、2 つの時系列が特別な記号で区切られます (いう）。その場合、RNN モデルを生成します。

トレイン_1 | Train_2 |...|Train_t

データと予測

テスト_1 | Test_2 |...|Test_t

2. この後、S_t <- f(x_{t1},x_{t2},...,x_{tn})のパネルデータ問題として設定したいと思います。その場合、t ごとに個別のニューラル ネットワークを構築し、t -> t+1 -> t+2 の隠れ層を接続する必要があります ....

Keras/Theano/Mxnet などのパッケージを介してこれらをどのように実装すればよいですか? どんな助けでも素晴らしいでしょう！

rmse 損失を追加して、fit.py mxnet python サンプル ファイル (画像分類) に少し変更を加えました。

次に、MNIST トレーニング例を実行すると、rmse が全体で約 5.2 であることがわかりますが、精度は約 99% まで上がります。

RMSE の減少を観察すべきではありませんか?

どうもありがとうアル

実行したい Ptr-Net モデルがあります。MXNet はこのシナリオに役立ちますか? そうでない場合、Ptr-Net モデルを実行するために使用できる他のライブラリは何ですか?

現在、TensorFlow を使用して Ptr-Net モデルを構築しています。

GAN の論文で説明されている Gaussian シミュレーターを mxnet で再実装しようとしています。

しかし、私のコードには 2 つの問題があります。

まず、学習率スケジューラーを設定しようとしても、モデルがうまく収束しません。

これは約 500 エポック後の様子で、精度は 0.5 ~ 0.6 前後で跳ね返っています。

第二に、識別モデルの出力を描画する方法がわかりません。現在の曲線は、論文で説明されているものとは異なります。

誰か提案をお願いできますか？

簡単な mx.nd.onehot_encode 関数を使用しようとしていますが、解析が難しいエラーが発生します。これが私が試している使用例です。

これは、最初の要素のみが 1 に設定された 15 次元ベクトル (m0 と同じアドレス) を返すことを期待しています。代わりに、次のエラーが表示されます。

どちらの ndarray も次元 2 ではないのに、なぜこのエラーが発生するのですか? 使用すべき他の入力形式はありますか?