OR LSTM只能预测相同数据序列的接下来的几步？
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假设我有一个具有可用输入和输出功能的过程数据，并且这是一个顺序数据，并且假设我的LSTM正在从3个数据步骤中学习以预测下一步。
现在，该LSTM将仅预测该过程的未来数据，或者即使在过程开始时，它也可以预测一组新的输入参数的输出值？
感谢您提出这个问题。
根据我的理解，绝对可以支持后一种-即使是初始步骤，它也可以预测看不见的数据的输出值。
关于优先选项-“ 现在，此LSTM将仅预测该过程的未来数据”，我必须说似乎有些可疑：
让我们通过问题陈述来详细了解该概念：
问题陈述：在键入每个单词后预测下一个单词，并使上下文长度比RNN支持的长度长一点（数据大小= 1000万个句子）
。
现在，您是在说理想情况下，我们应该对模型进行1000万个句子的训练，但只能训练前4-5个词，然后根据训练中每个句子的遗漏词来验证模型是否工作正常数据？
。
如果是上述情况，我建议：（这与您的后一种选择重叠）
将数据分为训练数据，验证数据和测试数据，并根据训练数据中的完整句子对模型进行训练，然后通过提供验证数据中的输入进行验证，并为每个预测单词计算准确性。
我希望这可以澄清您的疑问，请随时提出其他要求。
