1
我想訓練一個RNN來解決一個簡單的迴歸問題。我有一個形狀爲(35584,)的數組X_train，它代表幾年內每個小時的度量。我也有記者Y_train與形狀(35584,)作爲預期值。一小時h的值會受到前6小時的值的影響，所以我想使用RNN。迴歸層的RNN
在凱拉斯，我明白我的情況：timesteps = 6和nb_samples = 35584。在我的情況下，nb_features = 1。
如何在Keras中對此進行編程？我應該使用Embedding圖層嗎？以及如何做到這一點？
我不知道這是否會適合您的問題，但你可以使用簡單的前饋神經網絡，並與大小的輸入（即） 7 - 從這個小時和以前的6個閱讀。在某些情況下，這可能比使用RNN更好。 – Pax0r
謝謝，我已經證明了（具有良好結果）標準前饋方法，但我想用RNN證明並學習如何去做。 – David