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：Pytorch學習筆記10----LSTM循環神經網絡原理
.RNN的構造過程 RNN是一種特殊的神經網路結構，其本身是包含循環的網絡，允許信息在神經元之間傳遞，如下圖所示： 圖示是一個RNN結構示意圖，圖中的表示神經網絡模型，表示模型的輸入信號，表示模型的輸出信號，如果沒有的輸出信號傳遞到的那個箭頭， 這個網絡模型與普通的神經網絡結構無異。那么這個箭頭做了什么事情呢 它允許將信息傳遞給，神經網絡將自己的輸出作為輸入了 關鍵在於輸入信號是一個時間序列，跟 ...
2020-08-01 10:53 0 632 推薦指數：
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補充： 常見的激活函數：https://blog.csdn.net/tyhj_sf/article/details/79932893 常見的損失函數：https://blog.csdn.net/github_38140310/article/details/85061849 一、LSTM原理 ...