J'essaie d'utiliser un encodeur lstm pour lire les données d'enchères eBay (y compris les entrées scalaires) et prédire le prix final du produit mis aux enchères.Comment encoder/décoder des valeurs scalaires
Ainsi, tant sur le codeur que sur le côté décodeur, j'ai besoin de travailler avec des scalaires (tailles, montants et surtout prix).
Comment irais-je encoder/décoder les scalaires? Ils sont de toutes les tailles et tailles.
Je ne suis pas sûr que LSTM soit le bon modèle pour vous. Cependant, si vous voulez le faire, vous pouvez utiliser le modèle plusieurs à un.
Vous devez créer les entrées dans le même format, de sorte que vous puissiez les introduire dans chaque cellule LSTM.
Enfin, utilisez la sortie de la dernière cellule. La lame est tirée de http://cs231n.stanford.edu/.
Ce n'est pas exactement la même chose, mais vous pouvez trouver un exemple similaire à https://github.com/nlintz/TensorFlow-Tutorials/blob/master/7_lstm.py. (28x28 images à 10 étiquettes)
Thx Sung Kim. Cependant, mon problème n'est pas de choisir le mopdel, mais de choisir l'encodage. Imaginez que le résultat (correct) était de 6,30 ou 120 ou 123 555. Je veux donc que la sortie du modèle many-to-one soit capable de donner des scalaires dans cette gamme. Comment est-ce que j'organiserais ces nombres. Voudrais-je que la cellule de sortie soit elle-même ce nombre? Je suppose que non en tant que sorties sont généralement dans la dimension de -1 à 1 ou similaire, non? – friesel
Vous devez ajouter un autre calque (sortie [-1] * W + b) pour prédire les valeurs de -1 à 1 ou les valeurs que vous voulez. Quelque chose comme ceci: retourne tf.matmul (sorties [-1], W) + B, lstm.state_size # Taille d'état pour initialiser la statistique. Basé sur le W, vous pouvez obtenir une valeur scalaire. –
Thx pour l'indice. Semble simple. Je n'arrive pas à obtenir un scalaire, je reçois toujours des tenseurs. Essayé de doter le produit ... – friesel