带条件的 LSTM

Question

我正在 tensorflow 中使用 CNN 学习 LSTM。我想将一些标量标签作为条件放入 LSTM 网络。有人知道我的意思是哪个 LSTM 吗？如果可用，请告诉我它的用法

谢谢你。

Answer 1

您可能会对此主题感兴趣：向时间序列模型 LSTM 添加特征。

您基本上有 3 种可能的方法：

让我们以来自两个不同城市的天气数据为例：巴黎和旧金山。您想根据历史数据预测下一个温度。但与此同时，您预计天气会根据城市而​​变化。您可以：

• 将辅助特征与时间序列数据结合起来，在开头或结尾（丑！）。
• 将辅助特征与 RNN 层的输出连接起来。这是某种 RNN 后的调整，因为 RNN 层不会看到这些辅助信息。
• 或者只是使用条件的学习表示（例如巴黎或旧金山）来初始化 RNN 状态。

我写了一个库来调节辅助输入。它抽象了所有的复杂性，并被设计为尽可能用户友好：

https://github.com/philipperemy/cond_rnn/

实现是在 tensorflow (>=1.13.1) 和 Keras 中。

希望能帮助到你！