시퀀스에서 2 차원 데이터를 연속으로 예측하는 방법

Question

저는 오랫동안이 문제로 어려움을 겪었습니다. 내 질문은 이것이다 :

나는 시간 T1 (예를 들어, 10:00)에 해당

d1 = [1,1,0;0,0,0;0,0,0] 
d2 = [0,0,0;1,1,0;0,0,0] 

D1 예를 들어, 2 차원 데이터의 시리즈를 가지고, D2는 예를 들어 11:00 시간 T2 (에 해당). 이제 T3에서 배열이 어떻게 보이는지 예측하려고합니다 (예 : 12:00). 예를 들어, 모든 것이 작동하는 경우 :

이렇게하려면 sklearn이나 tensorflow를 사용할 수 있습니까? 그렇지 않다면, 내가 갈 방법을 알려줄 수 있습니까? 대단히 감사합니다.

Answer 1

데이터를 위치로 변환하면 쉽게 학습 할 수 있습니다. 전의. d1 = [0, 1], d2 = [2,3]. 이 경우 d1 (변환 된)을 입력으로, d2 (변환 된)를 레이블로 사용하여 학습하십시오. 이런 경우를 지원한다면 랩을 위해 훈련해야합니다.