写出一个3个序列预测另一个序列的程序,用seq2seq实现
时间: 2023-02-09 12:58:51 浏览: 98
Deep-Time-Series-Prediction:Seq2Seq,Bert,Transformer,WaveNet用于时间序列预测
seq2seq模型由两个重要部分组成:编码器和解码器。编码器将输入序列编码为一个向量,解码器将该向量解码为输出序列。
假设我们有三个输入序列A, B, C,要预测另一个序列D。我们首先将这三个序列输入编码器中进行编码。编码器可以是一个LSTM网络或一个Transformer。编码器将三个输入序列编码为一个向量。
然后,我们将该向量作为解码器的初始状态。解码器也可以是一个LSTM网络或一个Transformer。解码器通过解码该向量来生成输出序列D。
在代码中,我们需要定义编码器和解码器的网络结构,然后训练模型。在预测时,我们可以使用编码器将三个输入序列编码为向量,然后使用解码器来生成输出序列D。
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