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时间: 2023-04-28 18:01:15 浏览: 57
非常感谢您分享的这篇文章。我认为,文章中提到的“自我认知”是非常重要的,它可以帮助我们更好地了解自己的优点和缺点,从而更好地发挥自己的潜力。同时,文章中也提到了“情绪管理”的重要性,这也是我们在工作和生活中需要掌握的一项重要技能。总之,这篇文章提供了很多有用的建议和思考,对于我们提高自我意识和提升自我能力都有很大的帮助。
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请详细解释下面这段代码:作者:BINGO Hong 链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/61795416 来源:知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。 def make_model(self): x = Input(shape=(self.P, self.m)) # CNN,普通卷积,无casual-dilation c = Conv1D(self.hidC, self.Ck, activation='relu')(x) c = Dropout(self.dropout)(c) # RNN, 普通RNN r = GRU(self.hidR)(c) r = Lambda(lambda k: K.reshape(k, (-1, self.hidR)))(r) r = Dropout(self.dropout)(r) # skip-RNN,以skip为周期的RNN,需要对数据进行变换 if self.skip > 0: # c: batch_size*steps*filters, steps=P-Ck s = Lambda(lambda k: k[:, int(-self.pt*self.skip):, :])(c) s = Lambda(lambda k: K.reshape(k, (-1, self.pt, self.skip, self.hidC)))(s) s = Lambda(lambda k: K.permute_dimensions(k, (0,2,1,3)))(s) # 这里设置时间步长为周期数目self.pt,时序关系以周期间隔递进,输入维度为self.hidC s = Lambda(lambda k: K.reshape(k, (-1, self.pt, self.hidC)))(s) s = GRU(self.hidS)(s) s = Lambda(lambda k: K.reshape(k, (-1, self.skip*self.hidS)))(s) s = Dropout(self.dropout)(s) # 合并RNN及Skip-RNN r = concatenate([r,s]) res = Dense(self.m)(r) # highway,模型线性AR if self.hw > 0: z = Lambda(lambda k: k[:, -self.hw:, :])(x) z = Lambda(lambda k: K.permute_dimensions(k, (0,2,1)))(z) # hw设置以7天(self.hw=7)的值做为特征,利用Dense求预测量 z = Lambda(lambda k: K.reshape(k, (-1, self.hw)))(z) z = Dense(1)(z) z = Lambda(lambda k: K.reshape(k, (-1, self.m)))(z) res = add([res, z]) if self.output != 'no': res = Activation(self.output)(res) model = Model(inputs=x, outputs=res) model.compile(optimizer=Adam(lr=self.lr, clipnorm=self.clip), loss=self.loss) # print(model.summary()) # plot_model(model, to_file="LSTNet_model.png", show_shapes=True) return model

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