cnn rnn 예제

예를 들어 아래 코드 조각은 1채널(예: 흑백)으로 10×10픽셀 이미지로 판독될 것으로 예상됩니다. Conv2D는 2×2 스냅샷으로 이미지를 읽고 이미지의 새로운 10×10 해석을 출력합니다. MaxPooling2D는 해석을 2×2 블록으로 풀링하여 출력을 5×5 통합으로 줄입니다. 병합 레이어는 단일 5×5 맵을 사용하여 예측을 아웃푸팅하기 위한 밀도와 같이 다른 레이어가 처리할 준비가 된 25요소 벡터로 변환합니다. ARIMA 모델은 데이터에 명확한 추세, 계절성 또는 자기 상관관계가있을 때 매우 효과적입니다. 그러나 실제 상황은 경제 현상, 미디어 효과, 경쟁업체의 행동 또는 단기 변동을 포함한 여러 요인의 영향을 받는 훨씬 더 복잡합니다. 이러한 요인은 특히 예측이 시간 또는 분과 같은 세분화된 수준에 도달할 때 나타납니다. LSTM(장기 기억)은 시간계 예측에 채택된 반복신경망 아키텍처입니다. 일괄 처리 간에 상태를 전송하는 모델이 필요하기 때문에 자동화된 실시간 예측에 상태 Stateful LSTM을 사용하고 있습니다. 최근에 LSTM 레이어 위에 로컬, 임시 패턴을 캡처하기 위해 컨볼루션 레이어를 추가하는 것이 특정 시나리오에서 대단히 유용할 수 있다는 것을 알게 되었습니다.

이 게시물에서는 간단한 예제를 사용하여 이 아키텍처를 보여 줄 것입니다. 또한 제이슨 브라운리의 타임시리즈 딥 러닝 블로그 게시물도 적극 추천합니다. 나는 개인적으로이 시리즈에서 많은 혜택을 누릴 수 있습니다. 이는 이미지를 분류하기 위해 CNN과 RNN을 모두 결합하는 방법에 대한 실용적인 예입니다. 이를 통해 CNN은 공간 관계가 있는 다른 유형의 데이터에 보다 일반적으로 사용할 수 있습니다. 예를 들어 텍스트 문서에는 단어 간의 순서 관계가 있습니다. 시간 시리즈의 시간 단계에 정렬된 관계가 있습니다. 긴 시퀀스를 처리하는 방법에 대한 귀하의 게시물에 따라, 나는 시퀀스 “조각”을 포함하도록 내 입력을 조정했습니다, 예를 들어 50 시간 단계의 예를 들어 지금 가지고 : 항상 멋진 기사. 나는 나온 질문을 지우고 싶습니다. 컨볼루션LSTMs[https://github.com/keras-team/keras/blob/master/examples/conv_lstm.py]는 컨볼루션 신경망과 LSTM을 함께 의미합니다. 나는 당신이 LSTM에 전달하기 전에 CNN을 사용하여 기능을 추정하려고하는 것을 이해하므로 기술적으로 동일해야합니까? 또 다른 예는 문장입니다 : 난 그냥 10 마일을 실행하고 ________의 음료가 필요합니다. 인간은 과거의 경험을 바탕으로 빈칸을 채우는 방법을 알아낼 수 있습니다.