递归神经网络的输出长度

Question

我在python中编写了两个用于序列预测的LSTM RNN代码。我有一个简单的序列（比如一个嘈杂的正弦波），我正在训练我的网络以预测＆＃34;沿着正弦波的未来价值观。我的第一个代码只是预测单个下一个值（所以只有1个输出神经元），而我写的第二个代码预测了5个下一个值（即5个输出神经元）。为了预先为第一个代码预测5个步骤，我需要多次调用预测函数（利用先前的预测输出）。

这两种情况似乎都运行良好，但我真正想要解决的是这两种网络架构中哪一种最适合这个问题。文献中几乎没有比较这些输出模型的内容。

Answer 1

我认为使用输出作为输入并不是一个好主意。您的输出将始终存在一些错误，并且可能会随着每一步而增加（稳态错误）。