对于LSTM我们已轻车熟路,直接将x=(batch_size, seq_len, input_size)输入到LSTM中,得到的输出为x=(batch_size, seq_len, hidden_size),此时的x中包含了多个时间步的隐输出。 如果我们仅仅使用LSTM进行时间序列预测,那么我们只需要取出x中最后一个时间步的隐输出,然后再简单通过MLP即可得到预测结果。 但
时间序列预测论文解读与实战 47:01 LSTM:1-时间序列模型 09:24 2-网络结构与参数定义 07:53 3-构建LSTM模型 06:41 4-训练模型与效果展示 11:16 5-多序列预测结果 11:10 6-股票数据预测 07:14 7-数据预处理 08:04 8-预测结果展示 06:25 GNN:1. 1-图神经网络应用领域分析 11:14 2...
2025顶会新方向—GNN+LSTM:基于图神经网络的时间序列预测,论文解读+源 CV算法工程师 编辑于 2025年04月17日 21:12 源码资料+图神经网络时间序列预测资料包: 1,图神经网络创新方案+前沿顶会论文 2,时间序列预测创新方案+顶会论文 3,GNN、GCN、GAT等图神经网络模型源码资料 ...
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