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La adición de Características Para las Series de Tiempo Modelo de LSTM

He estado leyendo un poco sobre LSTM y su uso para la serie de tiempo y ha sido muy interesante, pero difícil al mismo tiempo. Una cosa he tenido dificultades con la comprensión es el enfoque para añadir características adicionales a lo que ya está una lista de series de tiempo características. Suponiendo que se tiene el conjunto de datos como este:

t-3,t-2,t-1,Salida

Ahora digamos que usted sabe que tiene una característica que afecta a la producción, pero no necesariamente una serie de tiempo de la función, digamos que el tiempo fuera. Es esto algo que usted puede simplemente añadir y la LSTM será capaz de distinguir cuál es el tiempo de la serie aspecto y lo que no está?

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user2514608 Puntos 11

No creo que la gente ha descubierto una muy buena manera de combinar la no-información de la secuencia con series de tiempo de la información en una LSTM. Hay algunas cosas que usted puede hacer, aunque. Uno de ellos es sólo pienso en su no-secuencia de la información en cada paso de tiempo, aunque es constante en el tiempo. Ver este papel por Mikolov y Zweig, donde se alimentan en el tema de la información en cada paso de tiempo de un modelo de lenguaje.

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