Tensorflow 2 DA-RNN
的Tensorflow 2（Keras）实现，
论文： :
安装
pip install da-rnn
用法
from da_rnn import (
DARNN
)
model = DARNN ( 10 , 64 , 64 )
y_hat = model ( inputs )
Python Docstring符号
在此项目的方法的文档字符串中，我们具有以下表示法约定：
variable_{subscript}__{superscript}
例如：
y_T__i表示 ，在时间T第i个预测值。
alpha_t__k表示 ，注意权重在时间t测量第k个输入特征（驾驶序列）的重要性。
DARNN（T，m，p，y_dim = 1）
以下（超级）参数的命名与本文一致，但本文未提及的y_dim除外。
T int窗口的长度（时间步长）
m in
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