标签： tensorflow keras deep-learning lstm recurrent-neural-network
我想知道是否有人可以建议用于分类问题的正确RNN体系结构。
采用长度为100的简单序列X=[0,1,2,3,4,5,4,2,4,1.....] 以及长度为100的标签序列y=[1,0,0,1,0,1,....]。
X=[0,1,2,3,4,5,4,2,4,1.....]
y=[1,0,0,1,0,1,....]
我想给该序列中的每个点加一个标签，例如：
for each point in [0,1,2,3,4.....]->给点X[i]一个标签0 or 1
for each point in [0,1,2,3,4.....]
X[i]
0 or 1
所以我想输出X中每个点处于1级或0级的概率