Keras Implementierung für RNN

Question

Ich habe LSTM wie folgt codiert. Jetzt möchte ich die Leistung von RNN und LSTM vergleichen. Eigentlich weiß ich, LSTM ist eine Art von RNN. Aber wie kann ich die Ergebnisse von RNN auf Keras nehmen? Ich konnte kein richtiges RNN-Code-Beispiel auf Keras finden.

model = Sequential() 
model.add(LSTM(15, input_shape=(max_fixation_length, feature_size,), return_sequences=True)) 
model.add(Flatten()) 
model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) 
# Compile model 
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])enter code here 

Auch ich habe diesen Link Keras simple RNN implementation gelesen. Ich konnte es jedoch nicht ausführen. Weil Keras diesen Fehler gegeben hat "undefined Name 'SimpleRNN'"

Answer 1

Ich verstehe, dass das grundlegende Problem, das Sie gegenüberstellen, "wie man RNNs (LSTM ist eine Art RNN afterall) mit Keras" trainieren. Ich würde Sie auf this excellent collection of sample codes in Keras Github repository hinweisen.

This ist ein einfaches Skript, das zeigt, wie man LSTMs trainiert. Sie sollten dieses Skript so ausführen können, wie es ist. Um zu antworten, warum Sie diesen spezifischen Fehler undefined name 'SimpleRNN' erhalten, scheint es, dass Sie vergessen haben, SimpleRNN zu importieren. Versuchen Sie, dem Skript/dem Link zu folgen, den ich geteilt habe, und lassen Sie mich wissen, ob es für Sie funktioniert :)