我正在做一个异常检测深度学习模型,并且试图找到一种训练模型的方法,以便可以依次查看特定时间段内的机器行为。 但是,我需要预测计算机在整个计算机上按周期分解的情况,而不是在单个计算机的整个持续时间内分解。从三月初到现在,大约每隔30分钟,我就会获得给定时间每台计算机性能数据的快照。
在这种情况下使用RNN LSTM是否有效?我如何训练模型以查看序列,同时确认一台机器是不同的,并且模型需要以不同的方式看待每台机器的序列?我是否应该重新设计我的看待方式。
非常感谢用于解决类似问题的任何建议或代码。