lstm timestep一般是多少_用LSTM中的不同时间步长预测使用keras

我正在使用keras预测LSTM的时间序列，并且我意识到我们可以使用与我们用来训练的时间步不同的数据来预测。例如：用LSTM中的不同时间步长预测使用keras

import numpy as np

import keras.optimizers

from keras.models import Sequential

from keras.layers import Dense,Activation,Dropout,TimeDistributed

from keras.layers import LSTM

Xtrain = np.random.rand(10,3,2) #Here timestep is 3

Ytrain = np.random.rand(10,1)

model = Sequential()

model.add(LSTM(input_dim = Xtrain.shape[2],output_dim =10,return_sequences = False))

model.add(Activation("sigmoid"))

model.add(Dense(1))

KerasOptimizer = keras.optimizers.RMSprop(lr=0.001, rho=0.9, epsilon=1e-08, decay=0.0)

model.compile(loss="mse", optimizer=KerasOptimizer)

model.fit(Xtrain,Ytrain,nb_epoch = 1,batch_size = 1)

XBis = np.random.rand(10,4,2) #here timestep is 4

XTer = np.random.rand(10,2,2) #here timestep is 2

model.predict(Xtrain)

model.predict(XBis)

所以我的问题是：为什么呢？如果我们用n时间步长训练模型，并且我们使用n+1时间步长的数据进行预测，可能该模型仅使用第一个n时间步长。但是如果我们试图用n-1时间步预测，它是如何工作的？

2017-04-11

BenDes

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