TLDR:如何使用Keras RNN预测序列中的下一个值？
我有一个顺序值列表.我想将它们输入RNN以预测序列中的下一个值.
[ 0.43589744 0.44230769 0.49358974 ..., 0.71153846 0.70833333 0.69230769]
我正在使用Keras这样做,并且可以获得一个减少损失的网络,但精度始终为1.0.这是错的.y_tests != model.predict(x_tests).
Epoch 0
1517/1517 [==============================] - 0s - loss: 0.0726 - acc: 1.0000 - val_loss: 0.0636 - val_acc: 1.0000
Epoch 1
1517/1517 [==============================] - 0s - loss: 0.0720 - acc: 1.0000 - val_loss: 0.0629 - val_acc: 1.0000
...
这是我的网络.
model = Sequential()
model.add(SimpleRNN(1, 100))
model.add(Dense(100, 1, activation = "sigmoid"))
model.compile(loss="mean_squared_error", optimizer = "sgd")
我尝试过SimpleRNN,GRU和LSTM,但没有运气.以下是数据的格式.
# Current value
y_train = [[ 0.60576923] …