我需要使用LSTM进行seq2seq预测。由于我在时间步长方面具有不同长度的序列，因此我用9999.0填充值，然后
我正在努力理解结合了<code>CONV1D</code>和<code>LSTM</code>的这段代码。
<pre><code>model = tf.keras.models.Sequential
每个循环层都需要输出，我的设置如下：
100个训练示例，每个示例3个时间步，每个元素20d特征向
我来问一个有关LSTM模型的未来预测的问题
我向您解释：
我正在使用LSTM模型预测未来36小时的
我有100个tif文件，它们本身包含多个图像。我想创建一个二进制分类器。首先，我将所有tif分解为png图
我在keras中有一个lstm层，我要添加“注意”。我想获取初始隐藏状态（零张量）并将其传递给我的Attentio
我有一个LSTM处理来自多个用户的无限事件流。因此，事件在到达时每次处理一个时间步。每个用户的行
我想通过每天使用每小时数据对ID进行分类。
我有一个具有以下结构的数据集：
<pre><code> ID | t1 | t2
我正在尝试复制本文概述的LSTM / HMM混合模型：
通过杂交（<a href="https://arxiv.org/pdf/1907.04670v1.pdf" rel=
我想知道为什么对于两个相同的keras模型，有时get_method（）给出相同的结果（请参见<code>model_dense_A</code>
因此，我尝试使用LSTM / RNN对语音数据中的音素进行分类，但是我在拟合数据时遇到问题（可能是由于数
我正在用时间序列数据拟合我的Tensorflow RNN + LSTM模型。将数据集按60:40划分，分别获得训练和测试数据集
我尝试运行自动编码器LSTM的示例，但是代码不一致并且发生错误：
<a href="https://github.com/susanli2016/
我目前在Tensorflow中有状态LSTM用于序列预测。我的模型是这样的：
<pre class="lang-py prettyprint-override"><cod
我正在建立许多LSTM来预测时间序列。
原始时间序列数据形状：nx23
<pre><code>'ATTCG' 'ATGCC
我正在尝试训练PyTorch LSTM模型，该模型定义为：
<pre><code>class RecurrentNet(torch.nn.Module):
def __init__(self
我目前正在尝试使用Pytorch找出RNN的基础，并且我了解例如LSTM细胞理论上。我在理解Pytorch中的RNN（或LSTM
鉴于根据包括时间在内的多个参数的一组多元数据，我想针对这些参数预测和内插变量。具体来说，我
<pre><code>values = df.values
train, test = train_test_split(values)
#Split into train and test
X_train, y_train = train[:, :-1], train[:,
我正在尝试在PyTorch中堆叠的LSTM网络的各层之间进行规范化。网络看起来像这样：
<pre><code>class LSTMClas
