轉載：keras多輸入lstm形式和tf2 lstm加attention
一、keras多輸入二分類與多分類 二分類app X11=X1.reshape(X1.shape[0],n_timesteps,X1.shape[1])
X22=X2.reshape(X2.shape[0],n_timesteps,X2.shape[1])
X33=X3.reshape(X3.shape[0],n_timesteps,X3.shape[1])
# y1=OneHotEncoder(
相關文章
- 1. 單層LSTM和多層LSTM的輸入與輸出
- 2. 整理：esim、transformer加lstm和textcnn多分類模型(tf2)
- 3. LSTM+CNN+ATTENTION（QA）
- 4. Keras實現LSTM
- 5. LSTM——基於keras
- 6. 深入理解keras LSTM
- 7. RNN、LSTM、多層LSTM、Bi-LSTM
- 8. EA-LSTM: Evolutionary attention-based LSTM for time series prediction
- 9. attention RNN LSTM Gru gate
- 10. python keras LSTM 學習
- 更多相關文章...
- • ionic 表單和輸入框 - ionic 教程
- • ionic 加載動作 - ionic 教程
- • IntelliJ IDEA 代碼格式化配置和快捷鍵
- • Flink 數據傳輸及反壓詳解
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 單層LSTM和多層LSTM的輸入與輸出
- 2. 整理：esim、transformer加lstm和textcnn多分類模型(tf2)
- 3. LSTM+CNN+ATTENTION（QA）
- 4. Keras實現LSTM
- 5. LSTM——基於keras
- 6. 深入理解keras LSTM
- 7. RNN、LSTM、多層LSTM、Bi-LSTM
- 8. EA-LSTM: Evolutionary attention-based LSTM for time series prediction
- 9. attention RNN LSTM Gru gate
- 10. python keras LSTM 學習