Блог

Я использую рекуррентную нейронную сеть для прогнозирования временных рядов с LSTM в качестве функции активации. Входными данными являются наборы данных последовательности, а выходными данными являются следующие данные после входной последовательности. У меня есть сотни входных данных, один скрытый слой одинакового размера и один вывод в выходном слое. Сколько бы я ни тренировался, результат всегда намного выше фактического значения (с другими функциями тоже), показанного соответственно зеленым и синим ниже. Каково решение?

Похоже, что LSTM не подходит для такого шаблона. Softmax работает хорошо.