Я разработал двунаправленную рекуррентную нейронную сеть (BRNN) для прогнозирования значений, заданных на входе вектора с 5 записями.
Например:
X_test=[0,2,3,4,154.8]
возвращает прогнозируемое значение, имеющееформа:
y_predict=354.45
Теперь моя желаемая цель для y равна
y_target=540.11
Я могу достичь целевого значения с прогнозированием по BRNN, когда у меня другой вводна самом деле, например:
X_test=[0,2,3,4,109.65]
BRNN возвращает:
y_prediction=540
Таким образом, просто меняя последнее значение ввода, я получаю желаемый прогноз.Мне нужен алгоритм, отделенный от BRNN, который может узнать, какой вход является лучшим (просто рассматривая первые 4 записи как фиксированные и изменяя последнюю запись ввода), минимизируя функцию стоимости
(y_prediction-y_desired)^2
МожетВы мне помогаете?
Заранее спасибо