kたとえば、 Keras で LSTM を使用して時系列の次のポイントを予測したいと考えています。0:p-1ポイントを入力フィーチャとして選択し、次のkポイントを出力フィーチャとして選択することにより、すべてのポイントを含むリストの先頭からデータ セットを作成しp:p+k-1ます。入力機能としてこの手順を続けます1:p... 最後にX、 である入力データtxpとyである出力データの 2 つのデータフレームを取得しtxkます。したがって、私の問題はhereに基づく多対多の構造を持っています。
X = X.values.reshape(X.shape[0], 1, X.shape[1])
y = y.values.reshape(y.shape[0], 1, y.shape[1])
そして、私のネットワークの最初の層は次のとおりです。
model.add(LSTM(neurons, input_shape=(X.shape[1], X.shape[2]), return_sequences=True))
しかし、ここでは時間ステップは 1 です。私の質問は、どうすれば時間ステップを増やすことができるかということです。と の行の一部を複製する必要がXありyますか? 私はそれを正しくやっていますか？