如何跨参数执行模式识别并使用Python进行插值?

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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