прадказанні часовых шэрагаў РНН з мноствам функцый, якія змяшчаюць нечисловые функцыі і лікавыя функцыі?

The question RNN's with multiple features is ambiguous and not explicitly in differentiating different features. I want to understand how to use RNN to predict time-series with multiple features containing non-numeric data as well. As a deep learning model, I assume I don't need to quantify the non-numeric elements.

дадзеныя аб продажах Няхай

Sales | Weather | Holiday | Temperature
100   | Windy   | Yes     | 3
2000  | Sunny   | Yes     | 20
200   | Sunny   | No      | 30
-5    | Stormy  | No      | 3
-50   | Cold    | No      | -50
500   | Cold    | Yes     | -20

дзе я хачу, каб прадказаць Продаж слупкоў з іншымі слупкамі. Я знайшоў дэмкі, такія як тут аб выкарыстанні РНН з лікавымі дадзенымі без узбагачэння дадзеных з не-лікавымі дадзенымі.

так

<Моцнага> Як я магу прадказаць часовыя шэрагі з мноствам функцый ўтрымліваюць лікавыя функцыі і нечисловую функцыю?


Іншыя цікавыя пытанні, звязаныя з RNN

  1. Multivariate time-series RNN -question in такwith numeric data

  2. Time series prediction using ARIMA vs LSTM

0

1 адказы

Магчымыя спосабы выставіць гэтыя катэгарыяльныя зменныя як частка часовы КРОК, каб падаваць у RNN ўключаюць вытворчасць Хэш Табліца Спектаклі або Ўбудаванне выхадаў Layer з катэгарыяльных палёў і канкатэнацыі ўсіх магчымасцяў тэнзар на кожным часовым крок, каб карміць вашага RNN.

Калі замест асобных катэгорый, вы хочаце, каб інтэрпрэтаваць радкі, якія складаюць поля як паслядоўнасці самі, вы маглі б кадзіраваць іх колькасна на словы-ці знакавай узроўні і перадаваць іх праз даччыную РНН вырабляць ўнутранае прадстаўленне на кожным часовы крок. Гэта было б мэтазгодна толькі ў тых выпадках, калі ў вас ёсць вельмі вялікая разнастайнасць сярод радкоў у гэтых абласцях.

Прашу прабачэння за Tensorflow спасылкі, калі вы не выкарыстоўваеце гэтыя рамкі.

3
дададзена