심층 학습 시계열 예측 행렬 구축 방법

심도 학습 시계열 예측 매트릭스를 구성할 때 입력 시퀀스의 각 시간 단계에서 다음 시간 단계의 값을 배우고 예측해야 합니다. 시계열 예측은 줄곧 기계 학습의 난제였다. 이후 시간 단계에서 시퀀스의 값을 예측하려면 목표를 값으로 지정하여 시간 단계를 이동하는 교육 시퀀스를 지정해야 합니다. 예측 변수는 최종 시간 단계가 없는 교육 시퀀스입니다. 교육 발산을 더 잘 맞추고 방지하기 위해 예측 변수와 목표 값을 0 평균 및 단위 분산으로 정규화해야 합니다.