■やりたいこと
複数の学習データを用いたLSTM用の学習データを作りたい
■概要
書籍：詳解 ディープラーニング(p.217〜) にあるサンプルソースを独自のデータに置き換えて、LSTMを使った予測プログラムを作ろうとしています。
こちらのケースでは、学習データはsin波の一種類を用いていますが、複数(次元？)のデータを元に学習させようとしています。
例として、A1(t)とA2(t)のデータがあったとします。
A1(1)=[ 1 2 3 4]
A1(2)=[ 5 6 7 8]
A1(3)=[ 9 10 11 12]
A2(1)=[101 102 103 104]
A2(2)=[105 106 107 108]
A2(3)=[109 110 111 112]
実際には、FXのデータを用いていまして、'closeAsk','closeBid','highAsk','highBid','lowAsk','lowBid','openAsk','openBid','volume'になります。
'closeAsk'はA1(t)、'closeBid'はA2(t)のようなイメージです。
■分からないこと
上記のA1(t)、A2(t)のデータを学習用のデータにするには、どのような形にすれば良いのでしょうか？
A1 = np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]])
A2 = A + 100サンプルソースの33〜41行の変数dataに相当するものをA1(t)、A2(t)の例でどのように作成すればよろしいでしょうか。
#サンプルソース
data = []
target = []
for i in range(0, length_of_sequences - maxlen + 1):
data.append(f[i: i + maxlen])
target.append(f[i + maxlen])
X = np.array(data).reshape(len(data), maxlen, 1)
Y = np.array(target).reshape(len(data), 1)よろしくお願いします。
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2018/02/21 09:22
そして、本に書いて有ることを質問してしまい、申し訳ございません。。