标签： neural-network
我开发了一个基于Elman网络实现的时间序列预测引擎。当我同步使用它时，一切正常（也就是说，将样本呈现给输入层，进行训练，然后直接从输出神经元读取预测）。但是，当我在训练课程结束时保存网络（权重和偏差）以便分离训练和运行阶段时，我应该如何处理上下文神经元值？我应该从上一个纪元/样本中保存它们，还是应该在呈现新样本以获得预测之前将它们重新初始化为0？我实际上已经尝试了两种方法，但我从来没有看到过与同步方法相同的结果。