回答編集履歴
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importが一つ抜けていたので修正しました。
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@@ -23,6 +23,7 @@
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from tensorflow.keras.initializers import he_normal
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24
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from tensorflow.keras.optimizers import Adam
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+
import matplotlib.pyplot as plt
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import numpy as np
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import math as mt
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codeの挿入に失敗したので更新しました
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@@ -13,6 +13,7 @@
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↓は動きました。予測精度が悪い（予測値が0.6以上にならない）理由がよくわかりませんが、
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学習は進んでいるようです。
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+
```python3
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from tensorflow import keras
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from tensorflow.keras.models import Sequential
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from tensorflow.keras.layers import LSTM
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@@ -27,6 +28,7 @@
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image_list=[]
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temp = []
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+
#[X.shape, Y.shape] = [(89711, 4, 36), (89711, 4)]
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for i in range(89711):
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image=np.zeros(4).reshape(4,1)
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@@ -37,18 +39,20 @@
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image_list.append(image[::,1:37].reshape(4,36))
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temp.append([mt.sin((36+i)*0.1)/2+0.5, mt.cos((36+i)*0.1)/2+0.5,mt.sin((36+i)*0.1+0.5)/2+0.5,mt.cos((36+i)*0.1+0.5)/2+0.5])
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-
X_train = np.array(image_list)
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+
X_train = np.array(image_list)#(89711, 4, 36)の入力。4変量はそれぞれサイン関数とか、36点分の連続データ
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-
Y_train = np.array(temp)
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+
Y_train = np.array(temp)#(89711, 4）のターゲット。
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print(X_train.shape)
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print(Y_train.shape)
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output_dim = 4
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-
num_hidden_units = 128
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+
num_hidden_units = 128 # 隠れ層のユニット数
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48
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-
batch_size = 300
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50
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+
batch_size = 300 # ミニバッチサイズ
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49
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-
epochs = 100
|
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|
+
epochs = 100 # 学習エポック数
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50
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-
learning_rate = 0.001
|
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52
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+
learning_rate = 0.001 # 学習率
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+
# モデルの作成
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+
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52
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|
num_hidden_units = 128
|
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53
57
|
output_dim = 4
|
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@@ -56,23 +60,24 @@
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56
60
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model.add(LSTM(
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57
61
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num_hidden_units,
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58
62
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input_shape=(X_train.shape[1],X_train.shape[2]),
|
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59
|
-
return_sequences=
|
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63
|
+
return_sequences=False))#←変更
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60
64
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|
|
61
65
|
model.add(Dropout(0.2))
|
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62
|
-
model.add(Dense(output_dim))
|
|
66
|
+
model.add(Dense(output_dim)) # 分類の数
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63
67
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|
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64
68
|
model.add(Activation("softmax"))
|
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65
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|
|
66
|
-
model.compile(loss="
|
|
70
|
+
model.compile(loss="mean_squared_error", optimizer="Adam")#←変更
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67
71
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model.summary()
|
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68
72
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73
|
+
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69
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model.fit(X_train, Y_train,
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70
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batch_size=batch_size,
|
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71
76
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epochs=100,
|
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72
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validation_split=0.1,
|
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)
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75
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-
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80
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+
#ここから予測結果確認用
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lstm_data_y_predict = model.predict(X_train)
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plt.figure()
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@@ -84,4 +89,5 @@
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plt.plot(Y_train[:, 1], lw=2)
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85
90
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plt.plot(lstm_data_y_predict[:, 1], '--', lw=2)
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-
plt.figure()
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92
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+
plt.figure()
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+
```
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Noneを足したら動く、という回答が間違っていたので訂正します。
answer
CHANGED
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@@ -3,4 +3,85 @@
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3
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的なエラーだと思います。
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↓Noneはバッチサイズらしいです（一度に学習させるサンプル数かな）
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-
https://qiita.com/sasayabaku/items/b7872a3b8acc7d6261bf
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6
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+
https://qiita.com/sasayabaku/items/b7872a3b8acc7d6261bf
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+
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+
ごめんなさい、Noneは無くてもよかったです。
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+
↓太字の部分を変えました。変更しないと私の力では解決できませんでした。
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+
なお、LSTMの解説を読むとXとYは同じパラメータで無いとダメな気がします。
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+
（例：X→36日分の株価 Y→今日の株価）
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+
分類したいならConv2Dとかの方が一般的なのかな、と思いましたがどうでしょうか？
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+
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+
↓は動きました。予測精度が悪い（予測値が0.6以上にならない）理由がよくわかりませんが、
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+
学習は進んでいるようです。
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+
from tensorflow import keras
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+
from tensorflow.keras.models import Sequential
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+
from tensorflow.keras.layers import LSTM
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+
from tensorflow.keras.layers import Activation, Dense, Dropout, Flatten
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+
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
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+
from tensorflow.keras import backend as K
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+
from tensorflow.keras.initializers import he_normal
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+
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
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+
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+
import numpy as np
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+
import math as mt
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+
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+
image_list=[]
|
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+
temp = []
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+
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+
for i in range(89711):
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+
image=np.zeros(4).reshape(4,1)
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33
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+
for j in range(36):
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|
34
|
+
itemp = np.array([mt.sin((j+i)*0.1)/2+0.5, mt.cos((j+i)*0.1)/2+0.5,mt.sin((j+i)*0.1+0.5)/2+0.5,mt.cos((j+i)*0.1+0.5)/2+0.5])
|
|
35
|
+
image = np.append(image,itemp.reshape(4,1),axis=1)
|
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36
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+
|
|
37
|
+
image_list.append(image[::,1:37].reshape(4,36))
|
|
38
|
+
temp.append([mt.sin((36+i)*0.1)/2+0.5, mt.cos((36+i)*0.1)/2+0.5,mt.sin((36+i)*0.1+0.5)/2+0.5,mt.cos((36+i)*0.1+0.5)/2+0.5])
|
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39
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+
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+
X_train = np.array(image_list)
|
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41
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+
Y_train = np.array(temp)
|
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42
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+
|
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43
|
+
print(X_train.shape)
|
|
44
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+
print(Y_train.shape)
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45
|
+
|
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46
|
+
output_dim = 4
|
|
47
|
+
num_hidden_units = 128
|
|
48
|
+
batch_size = 300
|
|
49
|
+
epochs = 100
|
|
50
|
+
learning_rate = 0.001
|
|
51
|
+
|
|
52
|
+
num_hidden_units = 128
|
|
53
|
+
output_dim = 4
|
|
54
|
+
|
|
55
|
+
model = Sequential()
|
|
56
|
+
model.add(LSTM(
|
|
57
|
+
num_hidden_units,
|
|
58
|
+
input_shape=(X_train.shape[1],X_train.shape[2]),
|
|
59
|
+
return_sequences=**False**))
|
|
60
|
+
|
|
61
|
+
model.add(Dropout(0.2))
|
|
62
|
+
model.add(Dense(output_dim))
|
|
63
|
+
|
|
64
|
+
model.add(Activation("softmax"))
|
|
65
|
+
|
|
66
|
+
model.compile(loss="**mean_squared_error**", optimizer="Adam")
|
|
67
|
+
model.summary()
|
|
68
|
+
|
|
69
|
+
model.fit(X_train, Y_train,
|
|
70
|
+
batch_size=batch_size,
|
|
71
|
+
epochs=100,
|
|
72
|
+
validation_split=0.1,
|
|
73
|
+
)
|
|
74
|
+
|
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75
|
+
|
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76
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+
lstm_data_y_predict = model.predict(X_train)
|
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77
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+
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78
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+
plt.figure()
|
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79
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+
plt.title('sin')
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80
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+
plt.plot(Y_train[:, 0], lw=2)
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81
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+
plt.plot(lstm_data_y_predict[:, 0], '--', lw=2)
|
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82
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+
plt.figure()
|
|
83
|
+
plt.title('cos')
|
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84
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+
plt.plot(Y_train[:, 1], lw=2)
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85
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+
plt.plot(lstm_data_y_predict[:, 1], '--', lw=2)
|
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86
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+
|
|
87
|
+
plt.figure()
|