作者lf25314 (David)
看板DataScience
標題[問題] LSTM維度問題
時間Tue Oct 8 15:07:37 2019
作業系統:(ex:mac,win10,win8,win7,linux,etc...)
WIN10
問題類別:(ex：ML,SVM,RL,DL,RNN,CNN,NLP,BD,Vis,etc...)
LSTM
使用工具:(ex:python,Java,C++,tensorflow,keras,MATLAB,etc...)
R
問題內容:
各位大大午安
目前新手正在學習LSTM這個演算法
目前手中有一筆資料200多筆的金額資料
想把其資料t-12,t-11,.....,t-1去預測t期金額
在學習中發現一個問題
原始的資料train有204筆轉換成time series的資料後為192筆
再查看網路教學時發現這兩種維度訓練方式，而且都是在同一個資料檔
只是再做更改維度的方式，想請問這兩種有何不同
dim(trainXY$dataX) <- c(192, 1, 12)
dim(trainXY$dataX) <- c(192, 12, 1)
麻煩各位大大解答，感謝！
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 140.113.71.105 (臺灣)
※ 編輯: lf25314 (42.73.109.70 臺灣), 10/08/2019 15:10:53
1F：→ chang1248w: 你用的語言是啥 10/08 18:20
2F：→ Pieteacher: 看起來是R 10/08 22:55
3F：→ lf25314: R 10/09 01:43
4F：→ lf25314: (sample,time steps,feature) 不太懂其差別 10/09 01:45
5F：→ lf25314: 為何同筆可以互換 有何道理？ 10/09 01:45
6F：→ curtis0982: time steps是指一筆data有幾個時間間隔的資料 10/09 09:55
7F：→ curtis0982: feature指的是一個時間內多少維度 比如性別 收入 體 10/09 11:53
8F：→ curtis0982: 重等 10/09 11:53