lstm的部分分类输入数据

时间:2018-08-09 15:18:38

标签: machine-learning keras artificial-intelligence

im试图设计一种可以产生漂亮模因的NN。

模因可以通过模块化方法生成。

以下模块可用:"mAdapter is 0, no item results"

我尝试了一个随机但经过标签过滤的列表。 -示例:

"No Results"

此元素是针对特殊的“问题”(例如“街道烦人”)生成的

我的testData生成器输出一个带有示例的列表,例如:“街道,烦人的$ pelican,汽车”

我将所有具有2个或更多true的元素过滤为一个模因中已经存在的元素之一,因此我有一个随机列表,这些列表不属于同一主观类别。

LSTM无法中继工作,我认为这是因为lstm必须“重新设计”所有的“ @Override public boolean onQueryTextChange(String query) { //items is the complete list of the category names available to the logged-in user items = new Gson().fromJson(the_response, new TypeToken<List<Category>>() { }.getType()); //clear the list every time a key is pressed categoryList.clear(); //was getting NullPointerException so put this here... if (items != null && items.size() > 0) { //adding categories to category list categoryList.addAll(items); } mAdapter.getFilter().filter(query); recyclerView.setAdapter(mAdapter); if (mAdapter.getItemCount() < 1) { //if there's nothing to show, hide recyclerView... recyclerView.setVisibility(View.GONE); //and show the "No Results" textbox noResultsFoundView.setVisibility(View.VISIBLE); Toast.makeText(getApplicationContext(), "mAdapter is 0, no item results", Toast.LENGTH_SHORT).show(); } if (mAdapter.getItemCount() >= 1) { recyclerView.setVisibility(View.VISIBLE); noResultsFoundView.setVisibility(View.GONE); //if there ARE category results for what is typed, with each key press... Toast.makeText(getApplicationContext(), "mAdapter size is:" + mAdapter.getItemCount(), Toast.LENGTH_SHORT).show(); } //if the searchView is empty if (searchView.getQuery().length() == 0) { //show the logged-in users reviews, not the searched categories recyclerView.setAdapter(pAdapter); pAdapter.notifyDataSetChanged(); //show the recyclerview, hide the noResults textview recyclerView.setVisibility(View.VISIBLE); noResultsFoundView.setVisibility(View.GONE); } // refreshing recycler view mAdapter.notifyDataSetChanged(); return false; } ”。

现在问问题:

如何为LSTM提供此静态数据? 我不想只将其放入输入中,因为它似乎效率不高。

也许有更好的方法可以做到这一点。

非常感谢您提出任何建议。

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