これは信号予測のデモンストレーションのために私が作成したデータセットです。あなたはここで一連の実際の演習を解いてみることができます：-https://github.com/guillaume-chevalier/seq2seq-signal-predictionこのデータセットには4つのサブデータセットがあります：1. ランダムな位相オフセットを持つ正弦波と余弦波。Xの長さは10、Yの長さは10です。[ここに画像を表示](https://github.com/guillaume-chevalier/seq2seq-signal-prediction/blob/master/images/E1.png)。2. 2つの周波数を加算したもの。Xの長さは15、Yの長さは15です。各周波数にはランダムな位相、振幅、周波数があります（コードを参照）。[ここに画像を表示](https://github.com/guillaume-chevalier/seq2seq-signal-prediction/blob/master/images/E2.png)。3. サブデータセット2と同じですが、Xにランダムノイズが追加され、Xの長さは30、Yの長さは30です。[ここに画像を表示](https://github.com/guillaume-chevalier/seq2seq-signal-prediction/blob/master/images/E3.png)。4. Coindesk APIからのビットコインの財務データ（BTC/USDまたはBTC/EUR）。requestsパッケージが必要で、インターネットにアクセスできる必要があります。[ここに画像を表示](https://github.com/guillaume-chevalier/seq2seq-signal-prediction/blob/master/images/E5.png)。Python 3での使い方：データセットからnumpyをnpとしてインポート、generate_xy_data_v1、generate_x_y_data_v2、generate_x_y_data_v3、generatex_y_data_v4をインポートsample_x, sample_y = generate_xy_data_v1(isTrain=True, batch_size=3)print("サブデータセット1の3つのxと3つのyの訓練例のデータセット次元：", サブデータセット1の場合：(10, 3, 2) (10, 2, 3) (seq_length, batch_size, output_dim)データセットが直接ここから取得されていることを確認：https://github.com/guillaume-chevalier/seq2seq-signal-prediction/blob/master/datasets.pyこのデータセットを作成するきっかけとなったのは、ニューラルネットワークで信号予測を行いデモンストレーションするためのシンプルな玩具データセットです。ライセンス[MITライセンス](https://github.com/guillaume-chevalier/seq2seq-signal-prediction/blob/master/LICENSE), © 2017 ギヨーム・シバリエ