如何解决如何跨参数执行模式识别并使用Python进行插值？
假设根据参数存在一个简单的正弦数据。
对于参数a = [1,2,3,...,18,19,20]，
二维时间数据存在于何处，
y(a,t) = a*sin(a*t + a)（t =时间）
因此，二维数据y(a,t)的幅度，频率和相位根据参数a发生变化。
我想构建一个能够识别模式并根据参数y(a,t)内插数据a的网络。
例如，我想获得y(a=10.5,t)。
我尝试过LSTM（seq2seq，自动编码器等），但是没有运气。到目前为止，从我的研究来看，似乎Python / TensorFlow没有可同时处理参数插值和模式识别的模块。
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