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知识图谱_寒小阳_cda数据分析研究院_rnn网络细节_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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果使用具有三个s型单元和一个线性输出单元的网络。 该数据集包含1950年1月至1989年12月期间知识产权和其他宏观经济和金融序列的月度观察。因此,该数据集共有480个样本。输入序列来自大约十个原始时间序列,包括ip,领先指标指数,标准普尔500指数等。模型中考虑了“未过滤”系列和各种“过滤”版本,总共有48个可能的输入变量。将目标序列和所有48个候选输入序列归一化为零均值和单位标准偏差。图16.12和图16.13显示了在训练集由从40年周期中随机选择的360个样本组成的情况下的敏感性分析结果;其余120个月的观测值构成测试集。 输入数量的局部最优值在fpe曲线上为15,在ncv曲线上为13。由于fpe和ncv估计的可变性(对于ncv,在图16.13中显而易见),我们倾向于为这些曲线选择第一个良好的局部最小值,而不是选择略微更好的全局最小值。 ncv的局部最小值对应于测试错误的整体最小值。选择它可以使输入序列的数量减少35(从48减少到13),而网络权重的数量也从151减少到46。在减少训练误差的同时增加其他输入变量并不能改善测试装置性能。 该经验示例演示了基于预测风险的估计(例
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