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 ...
原文：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 recurrent neural network, RNN 。相比與普通神經網絡的各計算結果之間相互獨立 ...
2019-05-21 13:36 5 6925 推薦指數：
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