如何调整生成器的结构,使其能够输出更长和更高维度的合成数据? 如何增加生成器的时间步长和维度? 如何调整生成器的网络层或单元数? 如何增加嵌入器网络中的层数或单元数? 如何调整嵌入器的输入和输出维度?
时间: 2024-04-11 22:29:49 浏览: 21
要调整生成器的结构以输出更长和更高维度的合成数据,您可以考虑以下方法:
1. 增加生成器的时间步长和维度:您可以增加生成器的循环神经网络(RNN)层或卷积神经网络(CNN)层的时间步长,以适应更长的时间序列数据。例如,如果原始数据的时间步长是15分钟,而您希望生成1分钟的时间步长,您可以相应地增加生成器的时间步长,以使其能够输出更多时间点的数据。同时,您可以增加生成器的输出维度,以适应更高维度的数据。例如,从96个数据点增加到1440个数据点。
2. 调整生成器的网络层或单元数:增加生成器的网络层或单元数可以增强其学习能力和表达能力,从而更好地捕捉到高维时间序列数据的特征和结构。您可以增加生成器中的RNN层或CNN层的层数,或者增加每个层中的单元数。这样可以使生成器具有更多的参数和复杂性,以适应更高维度的数据生成任务。
3. 调整嵌入器的输入和输出维度:嵌入器的目标是将原始低维时间序列数据转换为潜在空间向量。为了适应更高维度的生成任务,您可以调整嵌入器的输入和输出维度。例如,将嵌入器的输入从一维扩展为多维,以适应更高维度的原始数据。同时,您可以增加嵌入器输出的维度,使其能够生成更多特征的潜在空间向量。
4. 增加嵌入器网络中的层数或单元数:类似于生成器,您可以增加嵌入器网络中的层数或单元数,以增强其学习能力和表达能力。通过增加层数或单元数,嵌入器可以更好地捕捉到原始低维时间序列数据的特征和结构,从而生成更有信息量的潜在空间向量。
通过调整生成器和嵌入器的结构、网络层、单元数和输入/输出维度,您可以适应更长和更高维度的时间序列数据生成任务。请根据具体情况进行实验和调整,以找到最适合您数据和任务需求的模型配置。