RNN：连接层

Posted 2023-02-01

我试图了解张量流keras中各层的连接。下面我画了我认为是2个RNN层的串联[图片清晰度的备用]

这里，我试图连接两个RNN层。一层具有某个时间序列的患者的纵向数据[整数值]，而另一层具有分类输入的其他时间序列的相同患者的详细信息。

我不希望将这两个不同的时间顺序混淆在一起，因为它是医学数据。所以我正在尝试这个。但是在此之前，我想确定我画的是两层串联意味着什么。

同样在这种情况下，我如何将数据集分为训练和测试？

以上全部可能是错误的。但要找人纠正。

答案

串联在这里是指“链接在一起”或“统一”，是两个实体的结合。

我认为您的问题已在https://datascience.stackexchange.com/questions/29634/how-to-combine-categorical-and-continuous-input-features-for-neural-network-trai中解决（如何结合分类和连续输入特征进行神经网络训练]

[如果您有生物医学数据，即ECG，作为连续数据，而诊断为分类数据，则我认为集成学习是最好的ansatz。

这里最好的解决方案是什么，取决于您问题的细节...

在https://machinelearningmastery.com/ensemble-methods-for-deep-learning-neural-networks/中描述了建立两个神经网络的集合