lindorm中神经网络其它的参数如网络层数神经元个等都是时序预测模型自己根据不同的自适应调整的么？

是的，大多数深度学习模型，包括时序预测模型，都有许多超参数需要调整，如网络层数、神经元个数、学习率等。这些超参数的选择对模型的性能有很大影响。

在实际应用中，这些超参数的选择通常需要通过实验来确定。用户可以选择一组可能的值，然后训练模型并评估其性能。选择性能最好的那组值作为最终的超参数。

然而，这种方法需要大量的计算资源和时间，而且很难找到最优的超参数组合。因此，许多深度学习框架都提供了自动超参数优化的工具，如TensorFlow的Hyperband，PyTorch的Optuna等。这些工具可以自动搜索最优的超参数组合，大大减少了手动调整超参数的工作量。

在Lindorm中，神经网络的其它参数如网络层数、神经元个数等需要用户手动设置。这些参数的选择对模型的性能和训练速度有很大影响，需要根据实际需求和数据情况来调整。在模型训练过程中，Lindorm会自动根据设定的参数进行训练，并在训练过程中不断调整参数以优化模型性能。但是，网络层数、神经元个数等参数的初始值需要用户自己设置。

在时序预测模型的示例中，神经网络的其他参数，如网络层数、神经元个数、学习率等，通常需要用户手动设置。这些参数的设置对模型的性能和预测精度有很大的影响，因此需要根据具体的任务和数据进行选择和调整。
当然，一些高级的机器学习框架，如TensorFlow和PyTorch等，提供了自动调参的功能，可以帮助用户自动找到最佳的模型参数。这些框架通常使用网格搜索、随机搜索等方法，对模型参数进行自动搜索和优化，从而提高模型的性能和预测精度。

这里有些参数是建模型时候可以设置的—此回答来自钉群“Lindorm AI 邀测支持群”

在时序预测模型的示例中，通常只提供了用户选择训练次数epochs的参数，其他参数如网络层数、神经元个数、学习率等需要用户手动设置。这是因为这些参数对于模型的性能有很大影响，需要根据具体任务和数据进行适当的调整。
在实际应用中，可以通过调整这些参数来优化模型的性能。例如，增加神经元个数可以提高模型的表达能力，但是可能会增加计算复杂度和内存消耗；降低学习率可以提高模型的稳定性，但是可能会降低训练速度。因此，需要根据具体任务和数据来选择合适的参数设置。还可以使用自动调参的方法来自动调整这些参数。自动调参可以通过不断尝试不同的参数组合，来找到最优的参数设置，从而提高模型的性能。但是，自动调参可能会增加训练时间和计算资源的消耗，因此需要谨慎考虑。

Lindorm 是一个分布式列式存储和计算框架，它主要用于处理大规模的结构化数据存储和计算任务，支持包括时间序列预测在内的大部分机器学习任务。

对于您提到的神经网络参数，例如网络层数和神经元个数等，通常需要根据具体的任务和数据集进行手动调整。这些参数需要根据问题的复杂性和数据的特性进行适当的选取，以获得最佳的预测效果。

在一些情况下，可以通过一些自适应算法来自动调整这些参数。例如，一些神经网络框架（如TensorFlow、PyTorch等）提供了内置的自适应学习率调度器，可以根据训练过程中的表现自动调整学习率。另外，还有一些研究工作探索了如何使用元启发式算法（如遗传算法、粒子群优化等）来自动选择神经网络的最佳参数组合，包括层数、神经元个数、激活函数等。

在使用 Lindorm 进行时间序列预测时，可以根据任务的特点和数据集的特性，结合上述方法来选择和调整神经网络的参数，以获得更好的预测性能。