拓端數據tecdat|使用Python中Keras的LSTM遞歸神經網絡進行時間序列預測
原文鏈接 ：http://tecdat.cn/?p=19542 時間序列預測問題是預測建模問題中的一種困難類型。 與回歸預測建模不同，時間序列還增加了輸入變量之間序列依賴的復雜性。 用於處理序列依賴性的強大神經網絡稱為 遞歸神經網絡。長短期記憶網絡 ...
原文：使用TensorFlow的遞歸神經網絡（LSTM）進行序列預測
本篇文章介紹使用TensorFlow的遞歸神經網絡 LSTM 進行序列預測。作者在網上找到的使用LSTM模型的案例都是解決自然語言處理的問題，而沒有一個是來預測連續值的。 所以呢，這里是基於歷史觀察數據進行實數序列的預測。傳統的神經網絡模型並不能解決這種問題，進而開發出遞歸神經網絡模型，遞歸神經網絡模型可以存儲歷史數據來預測未來的事情。 在這個例子里將預測幾個函數： 正弦函數：sin 同時存在正弦 ...
2017-11-21 18:16 1 6545 推薦指數：
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使用tensorflow的lstm網絡進行時間序列預測
/78852816 這篇文章將講解如何使用lstm進行時間序列方面的預測，重點講lstm的應用，原理部分 ...
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簡介：長短期記憶人工神經網絡（Long-Short Term Memory, LSTM）是一種時間遞歸神經網絡(RNN)，論文首次發表於1997年。由於獨特的設計結構，LSTM適合於處理和預測時間序列中間隔和延遲非常長的重要事件。 目的：學會使用tf.keras構建lstm神經網絡進行 ...
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 ...
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RNN RNN（Recurrent Neural Networks,循環神經網絡）不僅會學習當前時刻的信息，也會依賴之前的序列信息。由於其特殊的網絡模型結構解決了信息保存的問題。所以RNN對處理時間序列和語言文本序列問題有獨特的優勢。遞歸神經網絡都具有一連串重復神經網絡模塊的形式。在標准 ...
Tensorflow 循環神經網絡 基本 RNN 和 LSTM 網絡 擬合、預測sin曲線
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Tensorflow之基於LSTM神經網絡寫唐詩
最近看了不少關於寫詩的博客，在前人的基礎上做了一些小的改動，因比較喜歡一次輸入很長的開頭句，所以讓機器人輸出壓縮為一個開頭字生成兩個詩句，寫五言和七言詩，當然如果你想寫更長的詩句是可以繼續改動的。 ...
拓端tecdat|Python用LSTM長短期記憶神經網絡對不穩定降雨量時間序列進行預測分析
原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=23544 原文出處：拓端數據部落公眾號 下面是一個關於如何使用長短期記憶網絡（LSTM）來擬合一個不穩定的時間序列的例子。 每年的降雨量數據可能是相當不穩定的。與溫度不同，溫度通常在四季中表現出明顯的趨勢，而雨量作為一個時間序列可能是相當 ...