Блог

Предположим, я хочу создать RNN-модель, которая научится предсказывать 24 часа в будущее, учитывая 24 часа прошлого. Традиционно, если я хочу создать такую многоступенчатую модель, у меня будет вход в виде временного ряда (длиной 24 часа) с одной функцией, например, температурой. Что делать, если я рассматриваю каждый временной шаг 24 часов во временном ряду как отдельный объект, чтобы у меня было 24 объекта с одним входом для прогнозирования 24 объектов с одним выходом. Будет ли такая модель лучше традиционной модели?

Если у вас всегда есть фиксированное количество входных данных (например, 24 часа температуры), возможно, будет хорошим способом не использовать RNN, а вместо этого использовать традиционную структуру прямой передачи. Основная причина, по которой используются RNN, заключается в том, что они могут обрабатывать временные ряды переменной длины, поэтому для всех приложений, которым требуется это свойство, они в значительной степени являются единственным выбором. В вашем случае архитектура обратной связи, вероятно, будет работать нормально, но не должно быть так сложно просто попробовать и то, и другое.