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作業系統:linux 問題類別:ML、DL、Optimization 使用工具:python3 問題內容 如題 我現在有一組每天記錄的訊號波形資料 每天有固定n點 n>30 想以此推估建立某個數值型的迴歸模型 也就是input為1d time series data output為numeric value output也可能為數組 有這個潛在需求 因為需要多輸出所以考慮以神經網路來做 除了將 每天的波形資料轉特徵後 用簡易bpnn處理預測外 還有其他處理類似資料的好方 模型嗎 看了一下lstm 似乎很少有這方面的範例 cnn的話不考慮時間 又有波形平移的問題 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 114.34.118.117 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/DataScience/M.1624867444.A.2CC.html ※ 編輯: ms0344303 (114.34.118.117 臺灣), 06/28/2021 16:06:09 ※ 編輯: ms0344303 (114.34.118.117 臺灣), 06/28/2021 16:09:26
linfeelin: 會考慮用self attention 嘛? 06/29 12:43
wang19980531: attention+1 07/01 16:51