用于回归层的 RNN

Question

我想训练一个 RNN 来解决一个简单的回归问题。我有一个X_train形状数组(35584,)，表示数年来每小时的测量值。我也有Y_train形状(35584,)作为预期值的通讯员。一小时的值h受前 6 小时值的影响，所以我想使用 RNN。

在 Keras 中，我理解我的情况：timesteps = 6和nb_samples = 35584. 就我而言，nb_features = 1.

我如何在 Keras 中编程？我应该使用Embedding图层吗？以及怎么做？

Answer 1

好的，我将自己回答这个问题，以防它对某人有用。如何在 Keras 中使用 RNN 进行回归，这里有很好的解释。此外，该博客有很多机器学习资源，而且解释非常棒。强力推荐。与格式、层、状态等的解释链接：

http://machinelearningmastery.com/time-series-prediction-lstm-recurrent-neural-networks-python-keras/