BIlstm多输入多输出

引用中提到的sequenceInputLayer是指用于处理序列输入的层，它的大小是输入特征变量的个数。而在引用中提及的MATLAB实现RBF径向基神经网络、BP神经网络和DNN神经网络多输入多输出预测，它们可以用于处理多个输入和多个输出的情况。在实际应用中，BIlstm（双向长短期记忆网络）也可以用于多输入多输出的预测任务。BIlstm是一种适用于序列数据的深度学习模型，它能够同时考虑上下文信息，对于多输入和多输出的情况，可以根据具体的需求进行相应的设计和调整。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [基于双向长短期记忆网络BILSTM的多输入多输出预测，双向长短期记忆网络BILSTM的数据回归预测。](https://blog.csdn.net/qq_43916303/article/details/129569968)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [回归预测 | MATLAB实现CNN-BiLSTM卷积双向长短期记忆神经网络多输入多输出](https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128553716)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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