Szukam przykładów, jak zbudować wielowątkowy szereg czasowy RNN za pomocą Tensorflow. Czy jest to możliwe w przypadku komórki LSTM lub podobnej?Wielowymiarowe szeregi czasowe RNN przy użyciu Tensorflow. Czy jest to możliwe w przypadku komórki LSTM lub podobnej?
np. dane mogą wyglądać następująco:
czas, A, B, C, ...
0,3.5,4.5,7.7 ...
1,2.1,6.4,8.2, ...
...
Każda pomoc bardzo ceniona. Dzięki, John
To zależy dokładnie od tego, co masz na myśli, ale tak, powinno być możliwe. Jeśli piszesz dokładniej, jak dokładnie dane wejściowe i docelowe wyglądają, ktoś może ci pomóc. Zwykle można sekwencyjnie ciągłe lub kategoryczne dane wejściowe i sekwencyjne ciągłe lub jakościowe dane wyjściowe lub ich kombinację. Proponuję popatrzeć na samouczki i wypróbować kilka rzeczy, a następnie spytaj ponownie tutaj.
Dzięki. Rozgryzłem to teraz. Źle zrozumiałem dane wejściowe dokumentów: długość T listy wejść, każdy wektor o kształcie [batch_size].
poniższego linku była przydatna:
Możesz [zaakceptować] (http://blog.stackoverflow.com/2009/01/accept-your-own-answers/) swoją własną odpowiedź. –
chcę zrobić szeregów czasowych prognozowania zmienną ciągłą (Y1) na podstawie zmiennych ciągłych (Y1, Y2, Y3) i zmiennych kategorycznych (Y4 , Y5). Czy jest jakiś sposób, aby to zrobić za pomocą LSTM/RNN? –