时间序列上的LSTM自动编码器
是一种基于长短期记忆（LSTM）神经网络的自动编码器模型，用于处理时间序列数据的特征提取和重构任务。它结合了LSTM和自动编码器的优点，能够学习时间序列数据中的时序模式和特征表示。
LSTM自动编码器的工作原理是通过将输入的时间序列数据编码为低维表示，然后再解码重构为原始数据。它的编码器部分使用LSTM网络来学习时间序列数据的高级特征表示，而解码器部分则将编码后的表示映射回原始数据空间。通过最小化重构误差，LSTM自动编码器可以学习到时间序列数据的重要特征，并能够用于数据压缩、异常检测、预测等任务。
优势：
- 处理长期依赖：LSTM网络能够捕捉时间序列数据中的长期依赖关系，对于具有长期记忆的任务效果更好。
- 自适应特征提取：LSTM自动编码器能够自动学习时间序列数据中的特征表示，无需手动设计特征提取器。
- 鲁棒性：LSTM自动编码器对于噪声和缺失数据具有一定的鲁棒性，能够处理不完整或有噪声的时间序列数据。
应用场景：
- 时间序列数据分析：LSTM自动编码器可用于时间序列数据的特征提取和重构，有助于发现数据中的模式和异常。
- 预测和预测修复：通过学习时间序列数据的特征表示，LSTM自动编码器可以用于预测未来的数据点，并修复缺失或异常的数据。
- 数据压缩和降维：LSTM自动编码器可以将高维的时间序列数据压缩为低维表示，实现数据的降维和压缩存储。
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我的理解是，对于某些类型的seq2seq模型，您需要训练编码器和解码器，然后将编码器放在一边，只使用解码器进行预测。例如，优步的seq2seq时间序列预测模型：现在，我正试图在Keras中实现这个to版本。这是普通LSTM的Keras代码：model = Sequential()
model.add(LSTM(50, activation='relu', input_shape
浏览 0提问于2019-07-27得票数 4
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时间序列上的LSTM自动编码器
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我目前正在尝试实现一个LSTM自动编码器，以允许将事务时间序列(Berka数据集)压缩到较小的编码向量中。我正在处理的数据看起来像 (它是单个帐户在一段时间内的累计余额)。我决定使用Keras，并尝试按照教程创建一个简单的自动编码器。这个模型不起作用。我的代码是：from keras import Input, Model
from keras.laye
浏览 5提问于2018-02-06得票数 6
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我的目标是实现一个统一/多元在线异常检测系统。
经过几天的研究，我可以收集很多方法来达到这个目的。移动平均解如ARIMA，空间状态解如Kalman滤波器、Holt双/三重指数平滑、CUSUM、一类支持向量机、深度学习滑动窗口自动编码方法、基于自回归神经网络的深度学习等)。一般来说，时间序列上的异常检测是以原始时间序列的预测点或一组点与预测时间序列之间的差异产生的
浏览 0提问于2019-01-23得票数 2
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我正在使用CNN自动编码器对我生成的一些同步噪声数据进行去噪。本练习的目的是测试去噪自动编码器的去噪能力。这一部分我也想做一些特征降维。出于这个原因，我将30个特征编码到一个3维的潜在空间中。我附上了代码，我的问题关于我得到的输出如下所示。到目前为止，噪声已经大大降低，但我得到的分量与原始信号不是同相的。那么，这种潜在空间表示的意义是什么呢？ ?
浏览 27提问于2019-12-22得票数 1
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我试图把我的头围绕什么时候使用LSTM与一个自动编码器和何时使用一个没有。
谁有一个很好的经验规则，什么时候使用LSTM与自动编码器？我并不是想过于宽泛，而只是为了解决一些问题。
浏览 7提问于2022-08-12得票数 -1
在深度学习领域，众所周知，最强大的递归体系结构是序列到序列，或seq2seq，用于几乎任何任务(对时间序列的预测、机器翻译、文本生成)。
为什么？LSTM编解码结构的性能优于更规范的RNN的基本数学原因是什么？它是在产生密集的潜在表征吗？是关于相对较高的参数数吗？任何暗示都是感激的。
浏览 0提问于2019-11-29得票数 1
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无监督学习中的特征选择或降维
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这是客户数据，所以它涉及很多句子，所以我在聚类之前使用通用的句子编码器。我想知道在无监督学习中是否有一种方法可以进行特征选择或降维。这可能非常有用，因为到目前为止，集群给出了一个混合的结果，我强烈地感觉这可能是由于数据中不想要的属性。任何帮助都是非常感谢的！
谢谢阿拉夫
浏览 0提问于2019-06-19得票数 2
我试图找到正确的例子，使用LSTM自动编码器来定义时间序列数据中的异常，并看到了很多例子，其中LSTM自动编码器模型中有标签，这是特征序列未来的时间步骤(对于通常使用LSTM的时间序列预测)，但我认为这种模型应该使用与特征序列相同的标签(以前的时间步骤)来训练。例如，搜索google中
浏览 7提问于2020-11-23得票数 1
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我正在设置一个具有多变量时间序列的LSTM自动编码器。我的每个序列都有不同的时间步长(一个序列中大约有3000万个步长)和6个特征。我知道要将一个序列作为LSTM自动编码器的输入，我必须重塑我的序列，因为(1,3000万，6).I以类似的方式重塑了我所有的9个序列。我想让自动编码器重建我的序列。然而，由于每个序
浏览 1提问于2019-02-01得票数 1
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时间序列压缩用自动编码器
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我试图使用自动编码器(简单，卷积，LSTM)来压缩时间序列。 from keras.layers import Input, Dense import keras自动编码器：
from keras.layers import Input, LSTM, RepeatVec
浏览 0提问于2019-10-01得票数 4
在keras博客中：“在Keras中构建自动编码器”提供了以下代码来构建单序列到序列自动编码器from)
encoder = Model(inputs, encoded)
我想构建堆叠式自动编码器，如何更新此代码来构建堆叠式自动编码器我自己
浏览 2提问于2018-01-17得票数 0
我一直试图用LSTM自动编码器获得向量序列的向量表示，这样我就可以使用支持向量机或其他有监督的算法对序列进行分类。数据量使我无法使用完全连接的稠密层进行分类。我输入的最短大小是7个时间步骤，最长的序列是356个时间步骤。因此，我用零填充较短的序列，以获得形状的最终x_train ( 1326,356，8)，其中1326是训练样本的数目，8是一个时间</em
浏览 1提问于2019-09-28得票数 4
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我在本教程中阅读了LSTM自动编码器：，并粘贴了下面相应的keras实现：from keras.modelsimport Model
encoded = LSTM(latent_dim)(inputs)
dec
浏览 4提问于2017-09-29得票数 5
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我正在尝试使用LSTM对输入数据进行编码，然后从编码的数据中解码/重新创建它。我有100个样本要运行，每个样本有40个时间步长和1260个特征。我对网络的粗略看法如下。将数据输入到LSTM层，将其编码到密集层，然后使用最终的LSTM作为输出层。(100, activation='softmax'))
model.compile(loss='mse', opt
浏览 17提问于2020-09-07得票数 0
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目标：
我已经建立了一个LSTM自动编码器，以减少特征。我的计划是对一些输入进行编码，并在将来将其输入到分类器中。然而，编码器接受形状[batch_size, timesteps, features_of_timesteps的数据，但是在编码器部分的输出层中，我只返回表单[1, timesteps, features_of_timesteps]中的最后一个隐藏状态。LSTM层的最后一个隐藏状态是在减
浏览 4提问于2021-01-24得票数 1
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作为一个学自动编码器和深入学习的新手，我与以下几个方面做斗争。我试图使用自动编码器在振动数据集上执行非正常性检测，首先从的引用集开始。我使用了一个Keras + Tensorflow示例，该示例与最近的一起构建了一个11层自动编码器。：在此基础上，将3个轴* 3000个样本的实例时序划分为300个样本的3×10块。当在美国宇
浏览 0提问于2018-04-15得票数 0
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我正在尝试用LSTM自动编码器(Keras)重建时间序列数据。现在我想训练自动编码器对少量的样本(5个样本，每个样本是500个时间步长，并有1维)。(256, input_shape=(window_size, features), model.add(LSTM(128, input_shape=(window_size, features),
return_sequences=Fa
浏览 2提问于2018-11-28得票数 16
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时序异常检测方法的比较
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经过几天的研究，我可以对现有的对时间序列进行异常检测的方法进行一次全面的了解，即：没有深度学习的预测。例如：季节ARIMA + 卡尔曼滤波器去噪不需要深入学习。例如：应用卡尔曼或霍德里克普雷斯科特等
浏览 0提问于2019-01-24得票数 2
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我试着用Keras做一个自动编码器。我犯了以下错误
df.shape => (480, 7)dim = 7model.add(LSTM(50, input_shape=(timesteps,dim)return_sequences=True))
mod
浏览 2提问于2018-12-11得票数 0
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