90
模型的 Keras 代码：
# define model【Vanilla LSTM】
model = Sequential()
model.add( LSTM(50, activation='...：
X，
70, 75, 145
80, 85, 165
90, 95, 185
模型的 Keras 代码：
# define model【Vanilla LSTM】
model = Sequential...：
X，
[70, 80, 90]
模型的 Keras 代码：
# define model【Vanilla LSTM】
model = Sequential()
model.add(LSTM(100,...：
X，
[40 45]
[50 55]
[60 65]
模型的 Keras 代码：
# define model
model = Sequential()
model.add(LSTM(100,...为输出的 y 每次考虑几个时间步
n_features 为输入有几个序列，此例中 = 2，因为输入有 2 个并行序列
和 Univariate 相比：
模型结构的定义中，多了一个 return_sequences
云服务器
ICP备案
云直播
腾讯会议
实时音视频
