Может ли MXNET соответствовать регрессионной модели LSTM в R?

Question

Я хотел бы поместить модель LSTM с использованием MXNET в R с целью прогнозирования непрерывного отклика (т. Е. Регрессии) с учетом нескольких непрерывных предикторов. Однако функция mx.lstm(), по-видимому, ориентирована на NLP, поскольку для этого требуются аргументы, которые не кажутся применимыми к проблеме регрессии (например, связанной с внедрением).

Является ли MXNET способным такого рода моделирования и, если нет, то, что является примером соответствующего инструмента (желательно в R)? Есть ли какие-либо уроки, связанные с проблемой, которую я описал?

Answer 1

LSTM используется для работы со временными данными: текст, речь, временные ряды. Если вы хотите предсказать непрерывный ответ, я предполагаю, что вы хотите сделать что-то похожее на анализ временных рядов.

Если мое предположение верно, то, пожалуйста, посмотрите here. Это дает неплохой пример того, как использовать MxNet с R для временных рядов по процессору. Версия GPU также доступна here.