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评估 LSTM 网络中协变量预测的有效性用于时间序列预测
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
通过多功能度量方法研究了RNNs的组成部分与时间序列特征之间的联系，发现激活层能学习时间序列的滞后结构，但在连续几个层中丧失该信息，降低了具有较大滞后结构的序列的预测质量。激活层无法充分建模移动平均和异方差时间序列过程。通过热图可视化不同网络超参数选择下的激活层进行比较，帮助评估RNNs在给定时间序列数据上的效果。
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关键要点
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通过多功能度量方法研究RNNs的组成部分与时间序列特征的联系。
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RNN的激活层能够学习时间序列的滞后结构，但在连续层中丧失该信息。
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激活层的丧失信息降低了具有较大滞后结构序列的预测质量。
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激活层无法充分建模移动平均和异方差时间序列过程。
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通过热图可视化不同网络超参数选择下的激活层进行比较。
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研究结果帮助从业者评估RNNs在给定时间序列数据上的效果，无需实际训练和评估网络。
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