用LSTM进行时间序列预测
LSTM(long short-term memory)长短期记忆网络是一种比较老的处理NLP的模型，但是其在时间序列预测方面的精度还是不错的，我这里以用“流量”数据为例进行时间序列预测。作者使用的是pytorch框架，在jupyter-lab环境下运行。 导入必要的包 加载数据集 ...
原文：使用tensorflow的lstm网络进行时间序列预测
https: blog.csdn.net flying sfeng article details 版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https: blog.csdn.net Flying sfeng article details 这篇文章将讲解如何使用lstm进行时间序列方面的预测，重点讲lstm的应用，原理部分可参考以下两篇文章： Understanding LSTM ...
2018-09-26 14:29 0 3975 推荐指数：
相关推荐
使用TensorFlow的递归神经网络（LSTM）进行序列预测
本篇文章介绍使用TensorFlow的递归神经网络（LSTM）进行序列预测。作者在网上找到的使用LSTM模型的案例都是解决自然语言处理的问题，而没有一个是来预测连续值的。 所以呢，这里是基于历史观察数据进行实数序列的预测。传统的神经网络模型并不能解决这种问题，进而开发出递归神经网络模型，递归 ...
简单粗暴LSTM：LSTM进行时间序列预测
简单粗暴LSTM LSTM进行时间序列预测 示例数据下载 点击此处或者:百度云链接：https://pan.baidu.com/s/1jIAVEVkcpD2o3pUOfstthQ提取码：1qn2此数据是1949 到 1960 一共 12 年，每年 12 个月的航班乘客数据，一共 144 个数 ...
LSTM：在Python中使用PyTorch使用LSTM进行时间序列预测
公司一年的股票价格。高级的深度学习模型，如长短期记忆网络(LSTM)，能够捕捉时间序列数据中的模式，因此 ...
拓端数据tecdat|使用Python中Keras的LSTM递归神经网络进行时间序列预测
原文链接 ：http://tecdat.cn/?p=19542 时间序列预测问题是预测建模问题中的一种困难类型。 与回归预测建模不同，时间序列还增加了输入变量之间序列依赖的复杂性。 用于处理序列依赖性的强大神经网络称为 递归神经网络。长短期记忆网络 ...
深度学习笔记（一） tf.keras 构建lstm神经网络进行时间序列预测
简介：长短期记忆人工神经网络（Long-Short Term Memory, LSTM）是一种时间递归神经网络(RNN)，论文首次发表于1997年。由于独特的设计结构，LSTM适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟非常长的重要事件。 目的：学会使用tf.keras构建lstm神经网络进行 ...
在Python代写中使用LSTM和PyTorch进行时间序列预测
趋势进行预测。在本文中，您将看到如何使用LSTM算法使用时间序列数据进行将来的预测。 数据集 ...
在Python中使用LSTM和PyTorch进行时间序列预测（深度学习时序数据预测）
https://zh.gluon.ai/chapter_recurrent-neural-networks/lang-model.html 翻译自： https://stackabuse.c ...