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：Pytorch学习笔记10----LSTM循环神经网络原理
.RNN的构造过程 RNN是一种特殊的神经网路结构，其本身是包含循环的网络，允许信息在神经元之间传递，如下图所示： 图示是一个RNN结构示意图，图中的表示神经网络模型，表示模型的输入信号，表示模型的输出信号，如果没有的输出信号传递到的那个箭头， 这个网络模型与普通的神经网络结构无异。那么这个箭头做了什么事情呢 它允许将信息传递给，神经网络将自己的输出作为输入了 关键在于输入信号是一个时间序列，跟 ...
2020-08-01 10:53 0 632 推荐指数：
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补充： 常见的激活函数：https://blog.csdn.net/tyhj_sf/article/details/79932893 常见的损失函数：https://blog.csdn.net/github_38140310/article/details/85061849 一、LSTM原理 ...