经常性神经网络的输出长度

Question

我已经在python中编写了两个用于序列预测的LSTM RNN代码。我有一个简单的序列（比如嘈杂的正弦波），我正在训练我的网络来预测沿着正弦波的未来值。我的第一个代码只是预测单个下一个值（因此只有1个输出神经元），而我写的第二个代码预测5个下一个值（即5个输出神经元）。要提前5步预测第一个代码，我需要多次调用预测函数（利用之前预测的输出）。

这两种情况似乎工作得很好，但我真正想要解决的是这两种网络架构中的哪一种最适合这个问题。文献中几乎没有什么比较这些输出模型。

Answer 1

我认为使用输出作为输入不是这个问题的好主意。你的输出总会有一些错误，并且每一步都会增加（稳定状态错误）。