张量是一个序列_张量流中使用gru和bilstm进行预测分析的时间序列预测
张量是一个序列
Recurrent Neural Networks are designed to handle the complexity of sequence dependence in time-series analysis. In this tutorial, I build GRU and BiLSTM for a univariate time-series predictive model. Gated Recurrent Unit (GRU) is a new generation of Neural Networks and is pretty similar to Long Short Term Memory (LSTM). Whereas, the idea of Bidirectional LSTMs (BiLSTM) is to aggregate input information in the past and future of a specific time step in LSTM models.
řecurrent神经网络被设计为处理中的时间序列分析序列依赖性的复杂性。 在本教程中，我将为单变量时间序列预测模型构建GRU和BiLSTM。 门控循环单元(GRU)是新一代的神经网络，与长期短期记忆(LSTM)非常相似。 双向LSTM(BiLSTM)的思想是在LSTM模型中特定时间步的过去和将来汇总输入信息。
The following article serves a good introduction to LSTM, GRU and BiLSTM.
以下文章很好地介绍了LSTM，GRU和BiLSTM。
什么是时间序列分析？ (What is the time-series analysis?)
Unlike regression analysis, in time-series analysis, we do not have strong evidence of what affects our target. A time-series analysis uses time as one of the variables in order to see if there is a change over time.
与回归分析不同，在时间序列分析中，我们没有强有力的证据证明会影响我们的目标。 时序分析使用时间作为变量之一，以查看是否随时间发生变化。
什么是时间序列预测？ (What is the time-series forecasting?)
The purpose of time-series forecasting is fitting a model on historical data and using it to predict future observations. This post is dedicated to time-series forecasting using deep learning methods. If you are willing to learn about classical methods for time-series forecasting, I suggest you read this webpage.
时序预测的目的是在历史数据上拟合模型，并使用其预测未来的观测结果。 这篇文章致力于使用深度学习方法进行时间序列预测。 如果您愿意学习时间序列预测的经典方法，建议您阅读此网页 。
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