Я выполнил анализ временных рядов Recurrent neural networks (RNNs), Feedforward network (FFNN) Elman neural networks (ELNN) и nonlinear autoregressive network with exogenous inputs (NARX). Во время анализа я наблюдал следующие моменты:
RNN работал лучше, чем NARX, ELNN, FFNN сетей с одним и тем же набором данных и оптимальными параметрами, как показано в таблице ниже. В литературе упоминалось, что структура всех этих нейронных сетей совершенно одинакова. Если структура совершенно одинакова, почему результаты отличаются для каждой модели? - Имеют ли смысл результаты в таблице? Я сделал какую-нибудь ошибку?
