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正十七

2019-04-21

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同学你好，

1. 如果是预测子序列的话，那么其实问题就变成了seq2seq问题， 比如，你的序列是[A, B, C, D, E, F, G, H, I, J, K, L, M, N, O, P, Q], 那么如果你用四个值去预测后两个值的话，那么你的样本数据就是：

A B C D -> E F

B C D E -> F G

...

L M N O -> P Q.

然后你把这些样本输入进网络进行训练。

2. 网络的输出也是一个序列，就是在循环神经网络中多走几步，然后预测的时候下一步的输入需要是上一步的预测值，因为这时候没有ground truth。

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慕标1049315

补充一个问题。老师这个例子中，输入x的长度是4，输出y的长度是2.那么这个长度的选择有什么经验性的规则吗？

2020-04-01

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