時間序列預測 | Python實作LSTM時間序列資料預測

目錄

• • • LSTM神經網絡
    • LSTM原理
    • LSTM資料下載下傳
    • LSTM程式設計
    • • 導入Python包
      • 時序資料處理
      • LSTM子產品定義
      • 模型訓練
      • 模型評估
      • 參數設定
      • 運作結果
    • 參考資料
    • 緻謝

LSTM神經網絡

長短期記憶網絡——通常簡稱為“LSTM”——是一種特殊的 RNN，能夠學習長期依賴關系。它們由Hochreiter & Schmidhuber (1997)引入，并在後續工作中被許多人提煉和推廣。1它們在處理各種各樣的問題時效果非常好，現在被廣泛使用。LSTM 被明确設計為避免長期依賴問題。長時間記住資訊實際上是他們的預設行為，而不是他們努力學習的東西！所有循環神經網絡都具有神經網絡重複子產品鍊的形式。在标準 RNN 中，這個重複子產品将具有非常簡單的結構，例如單個 tanh 層。