Teil 2: Lass uns noch ein paar Spiele spielen.

Tolle Arbeit beim letzten Projekt. Dieses Mal musst du mehrere Spielshows simulieren, die über mehrere Tage laufen. Das heißt, deine Daten haben jetzt eine Zeitdimension. Genauer gesagt haben deine Daten die Form (number of contestants, game shows, inputs size).

Du musst dein Modell erweitern, um diese neue Funktion einzubauen. Dafür brauchst du eine „ TimeDistributed “-Ebene, damit die „ Dense “-Ebene Teilnehmer aus mehreren Spielshows annehmen kann.

Du hast den Gewichtungsinitialisierer „ init “, die Liste „ prizes “ aus der vorherigen Übung, eine Zeitreiheneingabe „ x “ und „ names “, die die Namen der Teilnehmer enthält. „ x “ ist ein „ (3,2,3) “-Numpy-Array, wobei „ names “ eine „ (2,3) “-Python-Liste ist. Mit anderen Worten: Du hast zwei Spielshows (d. h. die Sequenzlänge) mit jeweils drei Teilnehmern (Batchgröße), wobei jeder Teilnehmer drei Attribute (Eingabegröße) hat.