我正在尝试使用 mxnet 包中提供的卷积神经网络函数分析 R 中的时间序列。请告诉我 1) mx.symbol.Convolution 中 num.filter 的值应该是多少？2）这里的代码需要做哪些改变，使其适合一维CNN（时间序列）？
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参数是一个超num.filter参数，它会影响模型的表现力。更大数量的过滤器将为您提供更具表现力的模型，它可以在给定足够数据的情况下找到更微妙的模式，但也更有可能过度拟合。所以一般来说没有“最佳”答案，但这是你需要为你的数据集试验的东西。
至于使用 CNN 构建时间序列模型，同样没有简单的答案。当然可以使用 CNN 进行时间序列分析，但我不会从您链接到的图像处理 CNN 开始。这个问题https://stats.stackexchange.com/questions/127542/convolutional-neural-network-for-time-series提供了很多关于如何使用神经网络构建时间序列模型的很好的参考资料。
您也可以考虑使用 RNN，它通常更自然地适合时间序列分析。这是使用 MXNet 在 R 中运行 RNN 的一个很好的示例：http: //mxnet.io/tutorials/r/charRnnModel.html
于 2016-11-23T00:14:21.980 回答