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\ begingroup美元

我正在学习使用LSTM模型来预测时间序列数据。具体来说,我希望网络只在输入序列输入完毕后才输出一个序列(带有多个时间步),如左图所示。

在这里输入图像描述

然而,我读过的大多数LSTM序列到序列预测教程似乎都是正确的图(即,输出序列的每个时间步都是在输入序列的每个时间步之后生成的)。而且,据我所知,PyTorch(可能还有Keras)中的LSTM实现只能返回与输入序列的每个时间步对应的输出序列。它不能在输入序列结束后进行预测。

我希望知道有没有什么方法可以使一个序列到序列的LSTM网络,只有在输入序列输入完毕后才开始输出?如果有人能给我看一个实现代码的例子就更好了。

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    \ begingroup美元

    您应该尝试使用编码器和一个译码器。编码器将消耗您在put中提供的所有数据,而解码器将给出输出序列。

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