对于外汇预测问题,decoder_outputs 生成什么
时间: 2024-03-26 16:37:32 浏览: 22
对于外汇预测问题,`decoder_outputs`可以生成预测的汇率价格或者汇率波动趋势等。具体来说,可以使用一个全连接层(Dense Layer)将解码器的输出转换为汇率价格或者汇率波动趋势,该全连接层的输出可以是一个标量(scalar)或者是一个向量(vector),具体形状(shape)取决于任务的需求。
例如,如果我们希望预测未来一天的欧元兑美元汇率价格,那么`decoder_outputs`可以是一个形状为`(batch_size, 1)`的张量,其中`batch_size`是输入数据的批大小(batch size),代表了需要同时预测的样本数量。在训练过程中,我们将模型的输出与真实的汇率价格进行比较,从而计算损失(loss)并更新模型参数。在预测过程中,我们可以使用模型的输出作为未来一天欧元兑美元汇率价格的预测值。
另外,如果我们希望预测未来一天欧元兑美元汇率的涨跌趋势,可以将`decoder_outputs`定义为一个形状为`(batch_size, 2)`的张量,其中第一列表示预测汇率价格上涨的概率,第二列表示预测汇率价格下跌的概率。在预测过程中,我们可以根据概率大小选择涨跌趋势。
相关问题
对于外汇预测,decoder_input, decoder_outputs 怎样理解
在外汇预测中,通常会使用 Seq2Seq 模型来进行建模和预测。Seq2Seq 模型包括编码器和解码器两部分,其中编码器将输入序列编码成一个固定长度的上下文向量,解码器则将该上下文向量作为输入,逐步生成目标序列。在这个过程中,解码器每次生成一个目标词汇时,都会依赖于前面已经生成的目标词汇以及上下文向量。
在这个过程中,decoder_input 是指解码器的输入序列,通常是目标序列中去掉最后一个词汇的子序列,因为解码器的第一个输入是起始符号(如 <START>),而不是目标序列的第一个词汇。decoder_outputs 是指解码器的输出序列,通常是目标序列中去掉第一个词汇的子序列,因为解码器的第一个输出是第二个词汇,而不是目标序列的第一个词汇。
在训练过程中,我们将 decoder_input 作为解码器的输入,将 decoder_outputs 作为解码器的输出,并使用目标序列中去掉第一个词汇的子序列作为标签,来计算解码器的损失函数。在预测过程中,我们将解码器的输入设置为起始符号,然后逐步生成目标序列中的每个词汇,直到生成终止符号(如 <END>)。
model = Model([input_data1, decoder_input], decoder_outputs) 中 input_data1,, decoder_input是需要自己外部定义的数据结构,decoder_outputs 是需要怎样定义
在定义模型时,`input_data1`和`decoder_input`是作为模型的输入层(Input Layer)定义的,它们是输入到编码器和解码器的数据。这些输入数据的形状(shape)和数据类型(dtype)应该与训练数据集的形状和数据类型相同。例如,如果你正在进行文本生成任务,那么`input_data1`和`decoder_input`可以是一个形状为`(batch_size, max_sequence_length)`的整数张量(integer tensor)。
而`decoder_outputs`是指解码器的输出层(Output Layer)的输出,这个输出层通常是一个全连接层(Dense Layer)或者是一个Softmax层。在文本生成任务中,`decoder_outputs`通常是一个形状为`(batch_size, vocab_size)`的张量,其中`vocab_size`是词汇表大小,代表着可能生成的单词的数量。在训练过程中,我们会将`decoder_outputs`与训练数据集中的目标序列进行比较,从而计算模型的损失(loss)。在预测过程中,我们会使用`decoder_outputs`生成文本序列。
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