Pytorch循環神經網絡LSTM時間序列預測風速
#時間序列預測分析就是利用過去一段時間內某事件時間的特征來預測未來一段時間內該事件的特征。這是一類相對比較復雜的預測建模問題，和回歸分析模型的預測不同，時間序列模型是依賴於事件發生的先后順序的，同樣大小的值改變順序后輸入模型產生的結果是不同的。 #時間序列模型最常用最強大的的工具就是遞歸神經網絡 ...
原文：時間序列(五): 大殺器: 循環神經網絡
循環神經網絡 目錄 循環神經網絡 引言 循環神經網絡 循環結構 RNN 結構 雙向循環神經網絡 深度循環神經網絡 穿越時間的反向傳播算法 反向傳播算法 一. 一個乘積: 二. 二個假設: 三: 三個步驟: 四: 四個基本方程 : BPTT 總結 參考方獻: 引言 上幾節講了一些時間序列的基本概念, 大家總感覺不那么的 智能 , 與現在的人工智能的總那么的... 不太搭邊. 先不管以上 感覺 對不對 ...
2017-08-01 09:42 0 18730 推薦指數：
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