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python - 如何创建具有两个输入的 LSTM 模型

问题描述

我有两个 csv 文件，第一个有两列包含学生在不同科目中的分数，第二个有三列包含两个学生的 id 和最好的比较，所以我必须训练这些数据来获取系数和为每个学生打分。

我正在尝试一个 LSTM 模型，但我不知道如何使用两个文件作为输入以及如何选择训练数据和测试一个。

标签： pythondeep-learninglstm

解决方案

恐怕你的数据有问题。

您无法从该学生那里提取笔记，因为您没有它。我唯一想到的是，您可以重新定位您的问题并执行以下操作：

  1. 创建一个评估学生科目的 LSTM。

  2. 创建一个网络，将您与其他学生进行比较，并告诉您它是好是坏（通过第 1 步）。它被称为连体网络。

你有所谓的LSTM siamese。

你可以做的预测是根据他们科目的成绩知道一个学生是否比另一个学生更好或更差。

编辑：

也许与这些类似的一种架构很有用。

在此处输入图像描述

使用 LSTM 获取任何主题和对应标记的信息。

当信息被浓缩时，我将这些信息和学生一热连接起来。

我们在最后一层使用 Dense 或 multipledense 来获得带有 sigmoid 激活的标记。

当 a 优于 b 时，我们使用损失函数来最大化 a 关于 b 的音符。否则。

y_i 是 1 o -1 中的目标。当学生 a 比学生 b 好时为 1，当学生 a 比学生 b 差时为 -1。

我从来没有尝试过这种类型的损失函数，所以我不能告诉你它是否有效。它基于 SVM 使用的损失：https ://en.wikipedia.org/wiki/Support-vector_machine

也许其他用户可以更好地指导您。

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