python - 简单递归神经网络输入形状

我正在尝试使用keras编写一个非常简单的RNN示例，但是结果不符合预期。

我的X_train是长度为6000的重复列表，例如:1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, ...
我将其格式化为以下形状:(6000, 1, 1)
我的y_train是长度为6000的重复列表，例如:1, 0.8, 0.6, 0, 0, 0, 1, 0.8, 0.6, 0, ...
我将其格式化为以下形状:(6000, 1)
以我的理解，递归神经网络应该学会正确地预测0.8和0.6，因为它可以记住两个时间步长之前X_train中的1。

我的模特:

model=Sequential()
model.add(SimpleRNN(input_dim=1, output_dim=50))
model.add(Dense(output_dim=1, activation = "sigmoid"))
model.compile(loss="mse", optimizer="rmsprop")
model.fit(X_train, y_train, nb_epoch=10, batch_size=32)

可以成功地以最小的〜0.1015的损失对模型进行训练，但结果与预期不符。

test case ---------------------------------------------  model result -------------expected result

model.predict(np.array([[[1]]])) --------------------0.9825--------------------1

model.predict(np.array([[[1],[0]]])) ----------------0.2081--------------------0.8

model.predict(np.array([[[1],[0],[0]]])) ------------0.2778 -------------------0.6

model.predict(np.array([[[1],[0],[0],[0]]]))---------0.3186--------------------0

有什么暗示我在这里误解吗？

最佳答案

输入格式应为三维:三个组成部分分别代表样本大小，时间步数和输出维度

适本地重新格式化后，RNN确实可以很好地预测目标序列。

np.random.seed(1337)

sample_size = 256
x_seed = [1, 0, 0, 0, 0, 0]
y_seed = [1, 0.8, 0.6, 0, 0, 0]

x_train = np.array([[x_seed] * sample_size]).reshape(sample_size,len(x_seed),1)
y_train = np.array([[y_seed]*sample_size]).reshape(sample_size,len(y_seed),1)

model=Sequential()
model.add(SimpleRNN(input_dim  =  1, output_dim = 50, return_sequences = True))
model.add(TimeDistributed(Dense(output_dim = 1, activation  =  "sigmoid")))
model.compile(loss = "mse", optimizer = "rmsprop")
model.fit(x_train, y_train, nb_epoch = 10, batch_size = 32)

print(model.predict(np.array([[[1],[0],[0],[0],[0],[0]]])))
#[[[ 0.87810659]
#[ 0.80646527]
#[ 0.61600274]
#[ 0.01652312]
#[ 0.00930419]
#[ 0.01328572]]]

关于python - 简单递归神经网络输入形状，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/38294046/