neural-network - 什么是带有滑动窗口的多层感知器以及它是如何训练和测试的

Question

MLP+滑动窗口的定义是什么，是如何训练和测试的。它用于时间序列预测/分类，对吗？例如，我有包含 10 个特征的时间序列数据。所有时间序列的长度都是 200 个时间步长。我想将它们分为 2 个不同的类别。

feature_1 = {............}
feature_2 = {............}
feature_3 = {............}
.
.
.
feature_10 = {............}

对于这种情况，我如何训练带有滑动窗口的 MLP。可以说我想要一个 30 个时间步长的滑动窗口。输入有多少个节点？

Answer 1

多层感知器 (MLP) 是一种前馈神经网络，在输入层和输出层之间有一层或多层。

滑动窗口意味着以下工作模式:1. 您将输入行视为某个窗口的切片。例如 30 个输入。2. 你从 1 到 30 个输入来预测第 31 次、第 32 次，以及你需要预测多少。3. 然后你从第 2 行到第 31 行，以预测第 32 行、第 33 行等。4. 继续进行训练。