问题描述
假设根据参数存在一个简单的正弦数据。
对于参数a = [1,2,3,...,18,19,20]
,
二维时间数据存在于何处,
y(a,t) = a*sin(a*t + a)
(t =时间)
因此,二维数据y(a,t)
的幅度,频率和相位根据参数a
发生变化。
我想构建一个能够识别模式并根据参数y(a,t)
内插数据a
的网络。
例如,我想获得y(a=10.5,t)
。
我尝试过LSTM(seq2seq,自动编码器等),但是没有运气。到目前为止,从我的研究来看,似乎Python / TensorFlow没有可同时处理参数插值和模式识别的模块。
解决方法
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