Как сделать чтоб matplotlib не сжимал график по оси x с датой?

в день 20 значений интервал между значениями 40 минут

Time OU d6
0 2021-04-01 08:40:00 18.09250 2.653730
1 2021-04-01 09:20:00 17.83270 2.652515
2 2021-04-01 10:00:00 17.76485 2.875300
3 2021-04-01 10:40:00 17.78840 2.779075
4 2021-04-01 11:20:00 16.43675 2.252920
5 2021-04-01 12:00:00 16.77850 2.321055
6 2021-04-01 12:40:00 16.79925 3.021640
7 2021-04-01 13:20:00 16.69860 2.683005
8 2021-04-01 14:00:00 16.40585 2.653540
9 2021-04-01 14:40:00 16.08060 2.379130
10 2021-04-01 15:20:00 18.73435 3.918785
11 2021-04-01 16:00:00 18.83020 3.817415
12 2021-04-01 16:40:00 18.50240 3.636395
13 2021-04-01 17:20:00 19.26115 3.756880
14 2021-04-01 18:00:00 19.50810 3.536345
15 2021-04-01 18:40:00 19.75310 3.722755
16 2021-04-01 19:20:00 18.07270 3.473140
17 2021-04-01 20:00:00 19.30630 3.297215
18 2021-04-01 20:40:00 19.02105 3.040605
19 2021-04-01 21:20:00 19.29635 3.272595
20 2021-04-02 08:00:00 19.30625 3.240815
21 2021-04-02 08:40:00 18.83615 2.918255
22 2021-04-02 09:20:00 18.83660 3.359505
23 2021-04-02 10:00:00 18.50030 3.057500
24 2021-04-02 10:40:00 18.48485 3.094090
25 2021-04-02 11:20:00 18.05570 2.888760
26 2021-04-02 12:00:00 18.28705 3.007945
27 2021-04-02 12:40:00 18.88825 2.944240
28 2021-04-02 13:20:00 19.50575 2.947220
29 2021-04-02 14:00:00 19.77880 2.882345
30 2021-04-02 14:40:00 19.94455 2.790485
31 2021-04-02 15:20:00 19.93390 2.992150
32 2021-04-02 16:00:00 19.46265 3.011550
33 2021-04-02 16:40:00 18.73950 2.537625
34 2021-04-02 17:20:00 18.92845 2.597195
35 2021-04-02 18:00:00 20.63060 3.120630
36 2021-04-02 18:40:00 23.42440 3.730985
37 2021-04-02 19:20:00 38.88130 7.395050
38 2021-04-02 20:00:00 38.54345 8.752200
39 2021-04-02 20:40:00 36.09285 7.964350
40 2021-04-02 21:20:00 36.08195 6.758450
41 2021-04-03 08:00:00 36.14795 6.896700
42 2021-04-03 08:40:00 34.83880 7.499700
21 2021-04-02 08:00:00 18.83615 2.918255
22 2021-04-02 08:40:00 18.83660 3.359505
23 2021-04-02 09:20:00 18.50030 3.057500
24 2021-04-02 10:00:00 18.48485 3.094090
25 2021-04-02 10:40:00 18.05570 2.888760
26 2021-04-02 11:20:00 18.28705 3.007945
27 2021-04-02 12:00:00 18.88825 2.944240
28 2021-04-02 12:40:00 19.50575 2.947220
29 2021-04-02 13:20:00 19.77880 2.882345
30 2021-04-02 14:00:00 19.94455 2.790485
31 2021-04-02 14:40:00 19.93390 2.992150
32 2021-04-02 15:20:00 19.46265 3.011550
33 2021-04-02 16:00:00 18.73950 2.537625
34 2021-04-02 16:40:00 18.92845 2.597195
35 2021-04-02 17:20:00 20.63060 3.120630
36 2021-04-02 18:00:00 23.42440 3.730985
37 2021-04-02 18:40:00 38.88130 7.395050
38 2021-04-02 19:20:00 38.54345 8.752200
39 2021-04-02 20:00:00 36.09285 7.964350
40 2021-04-02 20:40:00 36.08195 6.758450
41 2021-04-02 21:20:00 36.14795 6.896700
42 2021-04-03 08:00:00 34.83880 7.499700

LSTM keras очень плохой прогноз после тренировки, что я делаю не так?

freeExec, пробовал код со статьи
https://machinelearningmastery.com/how-to-develop-...
Multiple Parallel Input and Multi-Step Output т.е. подаю 1 семпл размерностью 100 получаю допустим семпл из 50 значений.
подключил свой датасет и loss уходит в Nun функция активации relu, поменял на tanh в nun перестало уходить, но все графики стали себя в какой то мере повторять разница только по высоте графика, но геометрически они себя повторяли. На форумах пишу либо это градиентный срыв либо в датасете есть значения Nun. Значений Nun нету проверял. Пробовал делать градиент отсечки 0.5, nun ушел но графики предсказанные такие себе .. все перетыкал даже не знаю где еще подробной инфы почитать

LSTM keras очень плохой прогноз после тренировки, что я делаю не так?

freeExec, так я подаю на вход вектор из 100 значений и жду одно. Потом собираю новый вектор из 100 но выкидываю первое значение и добовляю новое. И так далее добавляя в вектор новые предикты пока вектор полностью не заполнится только новыми значениями. Как будто то у меня уже был вектор из этих значений и я просто двигал окно на N+1 сто раз. Ведь тренинг так же работает у него есть допустим 990 семплов и в каждом последующем семпле окно сдвинуто на N+1. Только тут я делаю новый семпл сам потому что не имею следующих

LSTM keras очень плохой прогноз после тренировки, что я делаю не так?

freeExec, я оставлял 2 таких вопроса, но что то ответов нет либо ни кто толком не знает либо я как то плохо описывал что хотел. Ну вот смотрите у меня есть допустим 1000к датасет я его разбиваю на 990 семплов в каждом 100 значений сиквенции предсказание + одно число и на выходе я получаю (990,1 ) шейп с предскантем сетки. т. Е. Я могу в фит запихать всю выборку потому что знаю ее. П в случае с предсказанием за выборку Я могу подать в предикт только 1 семпл и получить 1 предик. Как получит N +2 число? А для этого формировал новый семпл с этим числом на конце и предсказывал новое и теперь уже два новых числа вхонце семпл и так добавлял новые предсказания в семпл пока оно полностью не заменится новыми предсказанными значениями. Суть такая что я вместо одного раза как в тренинге передав 990 семплов получал 990 предиктов делал итеративный вызыв предикт N кол-во раз чтобы получить N кол-ва предиктов.

Проблема в том что с тренингом предсказнте сети нормально но вот предсказание за датасет ужасное

LSTM прогнозирование на 1 шаг, как спрогнозировать на N шагов?

И да я делал по тем примерам, и у меня срывало градиент loss: nan
Пробовал Dropout(0.2) перестало срывать, но по итогу предсказание сводилось к 0

LSTM прогнозирование на 1 шаг, как спрогнозировать на N шагов?

Здравствуйте, у меня второй столбец это показания тока а первый вибрации, я беру окно размером N в котором col1: i ... i+100, col2: i...i+100 и прогнозирую на шаг вперед, таргет значение col1: i+101 и так далее.
Пример я брал с сайта https://machinelearningmastery.com/how-to-develop-...

LSTM почему графики повторяют друг друга геометрически, что не так в настройках нейронки?

rPman, задал 200 эпох вроде как лучше

Нейросеть для прогнозирования неисправности, какую выбрать?

дела в прогнозировании наперед неисправности, а не тут и сразу

Обратное распространение ошибки. Почему такая разница в знаках формулы при одинаковом подходе?

Да про регулярную нейронку наслышан, ну это хайлвл для меня)

С# Taks и Invoke почему то блокируется форма?

Борис Животное, у меня таски лежат в массиве, и пока есть рабочая такска я не запускаю другие такски. Можно конечно с флагом сделать, но вот почему то решил так)

С# Taks и Invoke почему то блокируется форма?

Кстати про события это тема, чет не додумался про такой подход

С# Taks и Invoke почему то блокируется форма?

Борис Животное,
private Task NetworkEfficiency()
{
return new Task(() =>
{
try
{
Console.WriteLine("NetworkEfficiency : Start");

List result = new List();
List mix = new List();

if(cuurModeNumber)
result = Enumerable.Range(0, 10).Select(x => new NeuralNetwork.ResultEffect() { labl = x }).ToList();
else
result = Enumerable.Range(0, NeuralNetwork.alf.Length).Select(x => new NeuralNetwork.ResultEffect() { labl = x }).ToList();

if (rb_numbers.Checked)
mix = MixArray(mNIST.digitImages.ToList(), mNIST.imagesNumbersPackeg.myImages);
else
mix = mix = MixArray(mNIST.imagesLettersPackeg.myImages);

Invoke((MethodInvoker)(()=>
{
progressBar1.Value = 0;
progressBar1.Minimum = 0;
progressBar1.Maximum = mix.Count();
}));

Stopwatch time = new Stopwatch();
time.Start();
for (int i = 0; i < mix.Count; i++)
{
result = NeuralNetwork.EfficiencyEvaluation(mix[i].pixels,
mix[i].width, mix[i].height,
mix[i].label, result);
edit = true;

int pers = (int)((i / (float)mix.Count) * 100f);
string str = $"{i} / {mix.Count} : ({pers}%)";

if(time.Elapsed.Milliseconds > 50)
{
Invoke((MethodInvoker)(() =>
{
progressBar1.Value = i;
labelCountMNIST.Text = str;
}));
time.Reset();
time.Start();
}
}

int sum_true = 0;
int count = 0;

foreach (var item in result)
{
count += item.False + item.True;
sum_true += item.True;
}

double percent_true = ((double)sum_true / count) * 100;

MessageBox.Show($"Успешных распознаваний: {percent_true.ToString("#.##")}%", "Результат");

Invoke((MethodInvoker)(() => { progressBar1.Value = 0; }));
Invoke((MethodInvoker)(() => { labelCountMNIST.Text = $"{0} / {0}"; }));

for (int i = 0; i < result[0].neurons.Length; i++)
{
Invoke((MethodInvoker)(()=>
{
(flowLayoutPanel1.Controls[i] as OutNeuron).Value = result[0].neurons[i].Value;
}));
}

Console.WriteLine("NetworkEfficiency : End");
}
catch (Exception ex)
{
MessageBox.Show(ex.Message, "Сообщение");
}
});
}

С# Taks и Invoke почему то блокируется форма?

Решил вопрос установив временной интервал вызова Invoke допустим через 15-30-50мс

Нейросети обучение, почему может падать процент распознаваний?

Понял, буду копать дальше в этом направлении

Нейросети обучение, почему может падать процент распознаваний?

У меня описан метод обратного распространения ошибки. Иначе бы распознавание из 60000 изображений MNIST было бы на уровне как повезет. А так все присутствует, что надо нейронки. Скорость обучения стоит 0.15. Если я вас правильно понял.