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简介
数据集
安装准备
数据准备
定义数据集元数据
创建用于训练和评估的 tf.data.Dataset
创建模型输入
对输入特征进行编码
实施门控线性单元
实施门控余留网络
实施变量选择网络
创建门控残差和变量选择网络模型
编译、训练和评估模型
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收录专栏: TensorFlow与Keras机器学习实战
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本文目标：使用门控残差和变量选择网络进行收入水平预测。
简介
本示例演示了如何使用 Bryan Lim 等人在 Temporal Fusion Transformers (TFT) for Interpretable Multi-horizon Time Series Forecasting 中提出的门控残差网络（GRN）和变量选择网络（VSN）进行结构化数据分类。GRN 为模型提供了灵活性，只在需要时才进行非线性处理。VSN 允许模型软移除可能对性能产生负面影响的任何不必要的噪声输入。这些技术有助于提高深度神经网络模型的学习能力。
请注意，本示例只实现了论文中描述的 GRN 和 VSN 组件，而不是整个 TFT 模型，因为 GRN