LSTM中timestep和seq是什么关系
时间: 2024-05-19 15:15:52 浏览: 9
在LSTM中,timestep指的是时间步,即我们将输入序列分为多少个时间步进行处理。而seq指的是序列,即我们输入的数据本身是一个序列。在LSTM中,我们需要将一个序列拆分成多个时间步,然后逐个时间步进行处理,最终得到整个序列的输出结果。因此,timestep和seq之间的关系是,timestep是seq被分成的时间步的数量。
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LSTM中timestep和seq是什么关系,请举例说明数量关系
在LSTM中,timestep指的是时间步,即序列中的每个元素,在训练过程中模型将依次处理每个时间步的输入。而seq则是指序列长度,即时间步的总数。
举例来说,假设我们有一个长度为5的序列,即seq=5,它的每个时间步都是一个向量,表示某些特征。我们使用LSTM模型对这个序列进行训练,在每个时间步上输入一个向量,模型将依次处理每个时间步的向量。因此,这个序列在LSTM中的timestep为5,即模型将依次处理5个时间步的向量。
总的来说,timestep和seq的数量关系就是:timestep等于seq的长度。
LSTM股票预测模型中,输入样本有1000个日期,batch_size是10,timestep是2和timestep是1时,对应的seq是多少,对应的outd的维度又是多少?
当timestep是2时,一个batch中有10个样本,每个样本有2个时间步,因此seq为2,即seq=2。输入样本的维度是[10, 2, 特征数量],输出的维度是[10, 1]。
当timestep是1时,一个batch中有10个样本,每个样本只有1个时间步,因此seq为1,即seq=1。输入样本的维度是[10, 1, 特征数量],输出的维度是[10, 1]。