关于#人工智能#的问题

Question

你好，我想问一下为什么在那个seq2seq（LSTM）中的滚动预测部分是将原始数据的最初的24 48 72个数据加到下一次预测的数据集的后面啊？不应该是那上一次预测的24个数据加到原始数据集的后面进行下一次预测嘛。

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

你好，关于seq2seq（LSTM）中的滚动预测部分的问题，我理解你的困惑。在seq2seq模型中，滚动预测通常涉及到一个重要的步骤，即将先前的预测结果重新用作输入的一部分进行下一步的预测。现在我来解释一下为何有时会将原始数据的部分数据添加到下一次预测的数据集中。

首先，让我们明确一点：在seq2seq模型的滚动预测中，通常是将上一次的预测结果（通常是最后几个输出步骤的输出）作为下一次预测的输入的一部分。这是模型自回归性质的一个体现，它允许模型基于先前的信息来预测未来的数据。这种方法的目的是让模型能够学习序列中的长期依赖关系。

然而，在某些特定情境下，尤其是当处理具有明显周期性或趋势性的数据时，仅依赖上一次的预测结果可能不足以提供模型进行下一次预测所需的所有上下文信息。在这种情况下，将原始数据的部分（如最初的24、48或72个数据点）添加到下一次预测的数据集中可能有助于模型捕捉更全面的信息或周期性模式。这样做可以为模型提供更多的参考信息，帮助它在序列的后续部分做出更准确的预测。

现在来回答你的问题，关于为何在某些情况下使用原始数据的部分数据点进行滚动预测：这可能是为了结合原始数据中的关键信息以及模型自身的预测结果来提供更全面的上下文，以帮助模型在长期预测中维持准确性。不过，这种做法的具体应用会根据数据的特性和任务的需求进行调整。在某些情况下，仅使用上一次的预测结果可能是最合适的，而在其他情况下，结合原始数据和先前的预测结果可能更有益。这需要根据实际的应用场景和模型的性能进行选择和调整。

总的来说，模型的滚动预测机制是为了捕捉序列数据中的长期依赖关系并允许模型根据先前信息进行预测。根据数据的特性和任务需求的不同，模型的这种机制可能会进行适当的调整和优化。希望这解释清楚了你的疑问！如果你还有其他问题或需要进一步的澄清，请随时提问。