Pytorch循环神经网络LSTM时间序列预测风速
#时间序列预测分析就是利用过去一段时间内某事件时间的特征来预测未来一段时间内该事件的特征。这是一类相对比较复杂的预测建模问题，和回归分析模型的预测不同，时间序列模型是依赖于事件发生的先后顺序的，同样大小的值改变顺序后输入模型产生的结果是不同的。 #时间序列模型最常用最强大的的工具就是递归神经网络 ...
原文：时间序列(五): 大杀器: 循环神经网络
循环神经网络 目录 循环神经网络 引言 循环神经网络 循环结构 RNN 结构 双向循环神经网络 深度循环神经网络 穿越时间的反向传播算法 反向传播算法 一. 一个乘积: 二. 二个假设: 三: 三个步骤: 四: 四个基本方程 : BPTT 总结 参考方献: 引言 上几节讲了一些时间序列的基本概念, 大家总感觉不那么的 智能 , 与现在的人工智能的总那么的... 不太搭边. 先不管以上 感觉 对不对 ...
2017-08-01 09:42 0 18730 推荐指数：
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