如何按顺序预测一系列2d数据

Question

我一直在努力解决这个问题。我的问题是：

我有一系列的2d数据，例如，

d1 = [1,1,0;0,0,0;0,0,0]
d2 = [0,0,0;1,1,0;0,0,0]

d1对应于时间T1（例如，10：00），d2对应于时间T2（例如，11：00）。现在我试图预测数组在T3处的样子（例如，12：00）。例如，如果一切正常：

d3 = [0,0,0;0,0,0;1,1,0];

是否可以使用sklearn或tensorflow来执行此操作？如果没有，你能说明我应该走哪条路吗？非常感谢你

Answer 1

将数据转换为位置可能会使培训更容易。防爆。 d1 = [0,1]，d2 = [2,3]。在这种情况下，使用d1（已转换）作为输入并使用d2（已转换）作为标签。如果你支持这种情况，你将不得不进行训练。