RNN sử dụng nhiều chuỗi thời gian


14

Tôi đang cố gắng tạo một mạng lưới thần kinh bằng cách sử dụng chuỗi thời gian làm đầu vào, để đào tạo nó dựa trên loại của từng chuỗi. Tôi đọc được rằng bằng cách sử dụng RNN, bạn có thể chia đầu vào thành các đợt và sử dụng mọi điểm của chuỗi thời gian thành các nơ-ron riêng lẻ và cuối cùng huấn luyện mạng.

Những gì tôi đang cố gắng làm là sử dụng nhiều chuỗi thời gian làm đầu vào. Vì vậy, ví dụ bạn có thể nhận đầu vào từ hai cảm biến. (Vì vậy, hai chuỗi thời gian), nhưng tôi muốn sử dụng cả hai để có được kết quả cuối cùng.

Ngoài ra tôi không cố gắng dự đoán các giá trị trong tương lai của chuỗi thời gian, tôi đang cố gắng để có được một phân loại dựa trên tất cả chúng.

Làm thế nào tôi nên tiếp cận vấn đề này?

  • Có cách nào để sử dụng nhiều chuỗi thời gian làm đầu vào cho RNN không?

  • Tôi có nên cố gắng tổng hợp chuỗi thời gian thành một?

  • Hay tôi chỉ nên sử dụng hai mạng thần kinh khác nhau? Và nếu cách tiếp cận cuối cùng này là chính xác, nếu số lượng chuỗi thời gian tăng lên thì có quá nhiều máy tính không?

Câu trả lời:


10

Chuỗi thời gian đa biến là một chủ đề nghiên cứu tích cực, bạn sẽ tìm thấy rất nhiều bài báo gần đây giải quyết vấn đề này.

Để trả lời câu hỏi của bạn, bạn có thể sử dụng một RNN duy nhất. Bạn có thể nhập một giá trị cho mỗi bước thời gian. Không có gì ngăn bạn thêm một giá trị khác ở mỗi bước thời gian (nếu cảm biến của bạn được đồng bộ hóa). Mô hình của bạn sau đó sẽ học cách phân loại với chuỗi thời gian hai chiều.

Bạn kiểm tra blog này . Trong trường hợp của bạn, chỉ có đầu ra là khác nhau.

Đối với hai điểm cuối cùng, tổng hợp chuỗi thời gian thành một là rủi ro theo nghĩa bạn có thể mất thông tin quan trọng trong quá trình. Cuối cùng, nhược điểm chính của điểm cuối cùng của bạn là bạn sẽ không thể sử dụng mối tương quan tiềm năng giữa hai chuỗi thời gian để phân loại cuối cùng.


Nếu bạn sử dụng nhiều chuỗi thời gian, mạng sẽ phản ứng như thế nào nếu vì lý do nào đó cho mẫu1 bạn có 5 chuỗi nhưng đối với mẫu2 bạn có 4, (có thể vì bạn không có dữ liệu từ cảm biến cuối cùng). Có nhất thiết phải không nếu bạn bắt đầu với 5 series, nó phải luôn là 5? Bạn có nên bao gồm chuỗi thời gian thứ 5 cho sample2 với dữ liệu trung bình giả mà tôi đặt để có tất cả 5 không?
Ploo

1
oh cũng có những cách tiếp cận khác nhau để thiếu dữ liệu. Tôi khuyên bạn nên sử dụng giá trị 0 khi bạn không có giá trị. Nó thường được sử dụng khi chúng ta không có toàn bộ chuỗi X_t nhưng chúng ta vẫn phải nhập một chuỗi có độ dài t. Nó được gọi là đệm nếu bạn muốn biết thêm về điều này.
Daerken
Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookieChính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.