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1秒と0の2048長のベクトルを取り入れたシーケンスからシーケンスへのモデルを構築しようとしています（例：1,0,1,0,0,1 、0,0,0,1、...、1]）を入力し、それを（可変長）1-20の長い文字（例：GBNMIRN、ILCEQZG、またはFPSRABBRF）の既知の出力に変換します。ベクトルから文字シーケンスへの変換のためのLSTM
私の目標は、1秒と0の新しい2048長のベクトルを取り込み、出力シーケンスがどのように見えるかを予測するモデルを作成することです。
thisとthisのようないくつかのgithubリポジトリを見てきました。
しかし、私は自分の問題でそれを実装する方法がわかりません。これに似た何かのプロジェクトがありますか？seq2seqモデルやLSTMを使ってこれを実装するにはどうしたらいいですか？ （Pythonの実装）
私はkerasライブラリをPythonで使用しています。
あなたはどの言語で試しましたか？ – Yunnosch
入力文字列をどのようにエンコード/正規化していますか？ –
私のバイナリベクトルをasciiに変換して文字列を正規化することは可能でしょうか？ – rajkarthikkumar