關于LSTM的一系列學習

lykops 發布于2019-07-25 11:35 / 3134人閱讀

摘要：設計用于處理序列依賴性的強大類型的神經網絡稱為復現神經網絡。你會知道關于國際航空公司乘客時間序列預測問題。感謝所有指出這個問題的人和菲利普奧布萊恩幫助提出的解決方案。

段哥
http://machinelearningmastery...

Time Series Prediction with LSTM Recurrent Neural Networks in Python with Keras

時間序列預測問題是一種困難類型的預測建模問題。

與回歸預測建模不同，時間序列還增加了輸入變量之間的序列相關性的復雜性。

設計用于處理序列依賴性的強大類型的神經網絡稱為復現神經網絡。長期短期記憶網絡或LSTM網絡是一種用于深度學習的遞歸神經網絡，因為可以成功地訓練非常大的體系結構。

在本文中，您將了解如何使用Keras深度學習庫來開發Python中的LSTM網絡，以解決演示時間序列預測問題。

完成本教程后，您將了解如何為您自己的時間序列預測問題和其他更一般的序列問題實現和開發LSTM網絡。你會知道：
·關于國際航空公司乘客時間序列預測問題。
·如何開發LSTM網絡用于回歸，基于窗口和時間步長的時間序列預測問題的框架。
·如何使用LSTM網絡開發和進行預測，這些網絡可以在非常長的序列中維護狀態（內存）。
在本教程中，我們將為標準時間序列預測問題開發大量的LSTM。

問題和LSTM網絡的選擇配置演示的目的是他們沒有優化。

這些示例將向您展示如何為時間序列預測建模問題開發自己的不同結構化LSTM網絡。

讓我們開始吧。

2016.10更新：在每個示例中計算RMSE的方式計算誤差。報告的RMSE只是平淡的錯誤。現在，RMSE直接從預測計算，RMSE和預測圖以原始數據集為單位。使用Keras 1.1.0，TensorFlow 0.10.0和scikit-learn v0.18評價模型。感謝所有指出這個問題的人和菲利普·奧布萊恩幫助提出的解決方案。

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