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我正在尝试使用LSTM神经网络(使用Keras)来预测对手在Rock-Paper-Scissor游戏中的下一步行动.

我将输入编码为Rock:[1 0 0],Paper:[0 1 0],Scissor:[0 0 1].现在我想训练神经网络,但我对训练数据的数据结构有点困惑.

我已将对手的游戏历史存储在.csv文件中,其结构如下:

1,0,0
0,1,0
0,1,0
0,0,1
1,0,0
0,1,0
0,1,0
0,0,1
1,0,0
0,0,1

我试图将每5个数据用作我的训练标签,并将之前的4个数据用作训练输入.换句话说,在每个时间步,将具有维度3的向量发送到网络,并且我们有4个时间步长.

例如,以下是输入数据

1,0,0
0,1,0
0,1,0
0,0,1

第五个是培训标签

1,0,0

我的问题是Keras的LSTM网络接受什么类型的数据格式？为此目的重新安排数据的最佳方法是什么？如果有帮助,我的不完整代码附加如下:

#usr/bin/python
from __future__ import print_function

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Activation, Dropout
from keras.layers.recurrent import LSTM
from keras.optimizers import Adam

output_dim = 3
input_dim = 3
input_length = 4
batch_size = 20   #use all the data to train in one iteration


#each input has such strcture
#Rock: [1 0 …