回归层的 RNN答案

【问题标题】：RNN for regression layers回归层的 RNN
【发布时间】：2017-02-01 06:40:24
【问题描述】：

我想训练一个 RNN 来解决一个简单的回归问题。我有一个形状为(35584,) 的数组X_train，它表示几年内每小时的测量值。我也有通讯员Y_train 形状为(35584,) 作为预期值。一个小时的值h 会受到前 6 小时的值的影响，所以我想使用 RNN。

在 Keras 中，我理解我的情况是：timesteps = 6 和 nb_samples = 35584。就我而言，nb_features = 1。

如何在 Keras 中进行编程？我应该使用Embedding 层吗？又该怎么做呢？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

好的，我将自行回答这个问题，以防它对某人有用。如何在 Keras 中使用 RNN 进行回归，这里有很好的解释。此外，该博客有很多机器学习资源，并且解释非常好。强力推荐。链接格式、层、状态等说明：

【讨论】：