আরএনএন একাধিক সময় সিরিজ ব্যবহার করে


14

আমি প্রতিটি সিরিজের ধরণের উপর ভিত্তি করে প্রশিক্ষণের জন্য টাইম সিরিজটিকে ইনপুট হিসাবে ব্যবহার করে একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরি করার চেষ্টা করছি। আমি পড়েছি যে আরএনএন ব্যবহার করে আপনি ইনপুটটিকে ব্যাচগুলিতে বিভক্ত করতে পারেন এবং সময় সিরিজের প্রতিটি পয়েন্টকে পৃথক নিউরনগুলিতে ব্যবহার করতে পারেন এবং শেষ পর্যন্ত নেটওয়ার্কটিকে প্রশিক্ষণ দিতে পারেন।

আমি যা করার চেষ্টা করছি তা হ'ল একাধিক সময় সিরিজটিকে ইনপুট হিসাবে ব্যবহার করা। সুতরাং উদাহরণস্বরূপ আপনি দুটি সেন্সর থেকে ইনপুট পেতে পারেন। (সুতরাং দুটি সময়ের সিরিজ), তবে আমি চূড়ান্ত ফলাফল পেতে উভয়টিই ব্যবহার করতে চাই।

এছাড়াও আমি সময় সিরিজের ভবিষ্যতের মানগুলির পূর্বাভাস দেওয়ার চেষ্টা করছি না, আমি তাদের সকলের উপর ভিত্তি করে শ্রেণিবদ্ধকরণ করার চেষ্টা করছি।

এই সমস্যাটির কাছে আমার কীভাবে যোগাযোগ করা উচিত?

  • কোনও আরএনএন-এ ইনপুট হিসাবে একাধিক সময় সিরিজ ব্যবহার করার কোনও উপায় আছে কি?

  • আমি কি সময় সিরিজকে একের মধ্যে एकत्र করার চেষ্টা করব?

  • অথবা আমি কেবল দুটি ভিন্ন নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করব? এবং যদি এই শেষ পদ্ধতির সঠিক হয়, সময় সিরিজ বৃদ্ধি সংখ্যা খুব কম্পিউটার নিবিড় না?

উত্তর:


10

মাল্টিভাইয়ারেট টাইম সিরিজ একটি সক্রিয় গবেষণা বিষয় আপনি বিষয়টিকে সামলানোর জন্য সাম্প্রতিক অনেকগুলি কাগজ পাবেন paper

আপনার প্রশ্নের উত্তর দিতে, আপনি একটি একক আরএনএন ব্যবহার করতে পারেন। আপনি প্রতিটি সময় পদক্ষেপের জন্য একটি মান ইনপুট করতে পারেন। কিছুই প্রতিটি সময় পদক্ষেপে অন্য মান যোগ করা থেকে বিরত রাখে না (যদি আপনার সেন্সর সিঙ্ক্রোনাইজ হয়)। আপনার মডেলটি তখন শিখবে কীভাবে দ্বিমাত্রিক সময় সিরিজের সাথে শ্রেণিবদ্ধ করা যায়।

আপনি এই ব্লগ চেক করুন । আপনার ক্ষেত্রে, শুধুমাত্র আউটপুট পৃথক।

দুটি শেষ পয়েন্ট হিসাবে, সময় সিরিজ এক এক করা এই অর্থে ঝুঁকিপূর্ণ যে আপনি প্রক্রিয়া চলাকালীন গুরুত্বপূর্ণ তথ্য হারাতে পারেন। অবশেষে আপনার শেষ পয়েন্টের প্রধান অসুবিধা হ'ল আপনি চূড়ান্ত শ্রেণিবিন্যাসের জন্য দুটি সময়ের সিরিজের মধ্যে একটি সম্ভাব্য পারস্পরিক সম্পর্ক ব্যবহার করতে সক্ষম হবেন না।


আপনি যদি একাধিক টাইম সিরিজ ব্যবহার করেন, স্যাম্পল 1 এর জন্য আপনার 5 টি সিরিজ থাকলেও নমুনা 2 এর জন্য আপনার 4 টি (যদি সম্ভবত শেষ সেন্সরটির কোনও ডেটা না থাকে) নেটওয়ার্ক কীভাবে প্রতিক্রিয়া জানাবে। এটি কি প্রয়োজনীয় যে আপনি যদি 5 টি সিরিজ দিয়ে শুরু করেন তবে সর্বদা 5 হওয়া উচিত? আমি নমুনা 2 এর জন্য 5 তম টাইম সিরিজটি অন্তর্ভুক্ত করে নকল গড় ডেটা দিয়ে থাকি যা আমি সমস্ত 5 রাখার আদেশ করি?
প্লু

1
ওহ ভাল তথ্য হারিয়ে যাওয়ার জন্য বিভিন্ন পদ্ধতি রয়েছে। আমি আপনাকে 0 মানটি ব্যবহার করার পরামর্শ দিচ্ছি যখন আপনার কোনও মান নেই। এটি প্রায়শই ব্যবহৃত হয় যখন আমাদের সম্পূর্ণ সিকোয়েন্স X_t না থাকে তবে আমাদের এখনও দৈর্ঘ্যের t এর ক্রমটি ইনপুট করতে হয়। আপনি যদি এই সম্পর্কে আরও জানতে চান তবে এটিকে প্যাডিং বলা হয়।
ডেরকেন
আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.