Tensorflow'u kullanarak çok değişkenli bir zaman serisi RNN'nin nasıl oluşturulacağına dair örnekler arıyorum. Bu bir LSTM hücresi veya benzeri ile mümkün mü?Tensorflow kullanarak çok değişkenli zaman serileri RNN. Bu bir LSTM hücresi veya benzeri ile mümkün mü?
örn. ...
0,3.5,4.5,7.7 ...
1,2.1,6.4,8.2
Zaman, A, B, C: veriler bu gibi görünebilir ...
...
Herhangi bir yardım için çok teşekkür ederiz. Teşekkürler, John
Tam olarak ne demek istediğinize bağlıdır, ancak evet, mümkün olmalıdır. Daha spesifik olarak giriş ve hedef verilerinizin nasıl göründüğünü daha ayrıntılı olarak yazarsanız, birileri size yardımcı olabilir. Genelde sıralı sürekli veya kategorik giriş verisine ve sıralı sürekli veya kategorik çıktı verilerine veya bunların bir karışımına sahip olabilirsiniz. Öğreticilere bakmanızı ve birkaç şeyi denemenizi öneririm, sonra tekrar sorun.
Teşekkürler. Şimdi anladım. Dokümanların girişlerini yanlış anladım: Girişlerin her biri için bir uzunluk T listesi, her biri [batch_size] şeklindeki bir vektör. '
Ben sürekli değişkenler (Y1, Y2, Y3) ve kategorik değişkenler temelinde sürekli bir değişken (Y1) ait zaman serisi tahmin yapmak istiyorumKendi yanıtınıza [kabul et] (http://blog.stackoverflow.com/2009/01/accept-your-own-ans-wers/) girebilirsiniz. –
(Y4:
şu bağlantıyı yararlı oldu Y5). LSTM/RNN kullanarak bunu yapmanın bir yolu var mı? –