我目前正在尝试构建一个用于预测时间序列的简单模型.目标是使用序列训练模型,以便模型能够预测未来值.
我正在使用tensorflow和lstm单元格来执行此操作.该模型通过时间截断反向传播进行训练.我的问题是如何构建培训数据.
例如,假设我们想要学习给定的序列:
[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,...]
我们将网络展开num_steps=4.
选项1
input data label
1,2,3,4 2,3,4,5
5,6,7,8 6,7,8,9
9,10,11,12 10,11,12,13
...
选项2
input data label
1,2,3,4 2,3,4,5
2,3,4,5 3,4,5,6
3,4,5,6 4,5,6,7
...
选项3
input data label
1,2,3,4 5
2,3,4,5 6
3,4,5,6 7
...
选项4
input data label
1,2,3,4 5
5,6,7,8 9
9,10,11,12 13
...
任何帮助,将不胜感激.