LSTM keras包非相干输出

Question

我在模仿这个page中的代码，使用LSTM来预测时间序列行为。我使用R，所以我只是翻译了内容，并使用Rkeras包将其改编为我的数据集。你知道吗

所以，就这样，我有了

train_input是8到21之间的随机数向量，比如说[9,10,19,17，…]。train_output是经过一步移位的train_input向量：[10,19,17，…]。你知道吗

model <- keras_model_sequential()
model %>% layer_lstm(model,4,input_shape=c(1,1)%>% layer_dense(1)
model %>%compile(loss="mean_squared_error",optimizer="adam")
model %>% fit(train_input,train_output)
model %>% predict(test)

下面是我用期望的3D格式格式化train_input，方法是

train_input <- array(train_input,dim=c(length(train_input),1,1))

现在，当我对一个测试向量运行mod%>% predict(test)时，我得到了0和1之间的非相干数，就好像概率已经被计算过一样。有人解释吗？你知道吗