时间序列预测是指我们必须根据时间相关的输入来预测结果的问题类型。时间序列数据的典型示例是股市数据，其中股价随时间变化。
原标题 | Extreme Event Forecasting with LSTM Autoencoders
前面介绍了keras文档一二 keras中文文档， keras中文-快速开始Sequential模型
我们希望预测Twitter上一条新闻会被转发和点赞多少次。模型的主要输入是新闻本身（一个词语序列）。但我们还可以拥有额外的输入（如新闻发布的日期等）。这个模型的损失函数将由两部分组成，辅助的损失函数评估仅仅基于新闻本身做出预测的情况，主损失函数评估基于新闻和额外信息的预测的情况，即使来自主损失函数的梯度发生弥散，来自辅助损失函数的信息也能够训练Embeddding和LSTM层。在模型中早点使用主要的损失函数是对于深度网络的一个良好的正则方法。总而言之，该模型框图如下：
原文地址：https://machinelearningmastery.com/timedistributed-layer-for-long-short-term-memory-networks-in-python/
How to Use the TimeDistributed Layer for Long Short-Term Memory Networks in Python 如何在Python中将TimeDistributed层用于Long Short-Term Memory Networks Long Short-Term Memory Networks或LSTM是一种流行的强大的循环神经网络(即RNN)。 对于任意的序列预测(sequence prediction )问题，配置和应用起来可能会相当困难，即使在P
作为一个程序员，我们可以像学习编程一样学习深度学习模型开发。我们以 Keras 为例来说明。
时间序列预测问题是预测建模问题中的一种困难类型（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
作为一个程序员，我们可以像学习编程一样学习深度学习模型开发。我们以 Keras 为例来说明。我们可以用 5 步 + 4 种基本元素 + 9 种基本层结构，这 5-4-9 模型来总结。
作者简介：刘子瑛，阿里巴巴操作系统框架专家；CSDN 博客专家。工作十余年，一直对数学与人工智能算法相关、新编程语言、新开发方法等相关领域保持浓厚的兴趣。乐于通过技术分享促进新技术进步。 作为一个程序员，我们可以像学习编程一样学习深度学习模型开发。我们以 Keras 为例来说明。 我们可以用 5 步 + 4 种基本元素 + 9 种基本层结构，这 5-4-9 模型来总结。 5步法： 1. 构造网络模型 2. 编译模型 3. 训练模型 4. 评估模型 5. 使用模型进行预测 4种基本元素：
中文文档：http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ 官方文档：https://keras.io/ 文档主要是以keras2.0。
该文章介绍了在深度学习模型中，不同的层对输入进行计算，从而影响模型的性能。文章详细讨论了卷积层、池化层、全连接层和LSTM层的特点和作用，以及如何使用这些层来构建高性能的模型。此外，文章还探讨了如何通过冻结层和重新训练层来提高模型的性能。
在本文中，长短期记忆网络——通常称为“LSTM”——是一种特殊的RNN递归神经网络，能够学习长期依赖关系
本文是对The 5 Step Life-Cycle for Long Short-Term Memory Models in Keras的复现与解读，新手博主，边学边记，以便后续温习，或者对他人有所帮助
LSTM 网络是一种循环神经网络 (RNN)，它通过循环时间步长和更新网络状态来处理输入数据。网络状态包含在所有先前时间步长中记住的信息。您可以使用 LSTM 网络使用先前的时间步长作为输入来预测时间序列或序列的后续值。要训练 LSTM 网络进行时间序列预测，请训练具有序列输出的回归 LSTM 网络，其中响应（目标）是训练序列，其值偏移了一个时间步长。换句话说，在输入序列的每个时间步，LSTM 网络学习预测下一个时间步的值。
大数据文摘作品 编译：张南星、王梦泽、元元、Yawei Xia 如果要评选2017三大流行金酸梅奖，毫无疑问，获奖的肯定是指尖陀螺、人工智能以及加密货币。加密货币是一项颠覆性的技术，它背后的原理引人注目，我十分看好它未来的发展。 实际上，我并没有持有任何加密货币，但说起凭借深度学习、机器学习以及人工智能成功预测加密货币的价格，我觉得自己还算是个老司机。 一开始，我认为把深度学习和加密货币结合在一起研究是个非常新颖独特的想法，但是当我在准备这篇文章时，我发现了一篇类似的文章。那篇文章只谈到比特币。我在这篇文章
LSTM(Long Short-Term Memory) 即长短期记忆，适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟非常长的重要事件。其中的内部机制就是通过四个门调节信息流，了解序列中哪些数据需要保留或丢弃。
第10章 使用Keras搭建人工神经网络 第11章 训练深度神经网络 第12章 使用TensorFlow自定义模型并训练 第13章 使用TensorFlow加载和预处理数据 第14章 使用卷积神经网络实现深度计算机视觉 第15章 使用RNN和CNN处理序列 [第16章 使用RNN和注意力机制进行自然语言处理] [第17章 使用自编码器和GAN做表征学习和生成式学习] [第18章 强化学习] [第19章 规模化训练和部署TensorFlow模型]
来源：机器之心 本文长度为2527字，建议阅读5分钟 本文为你介绍如何在Keras深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的LSTM模型。 长短期记忆循环神经网络等几乎可以完美地模拟多个输入变量的问题，这为时间序列预测带来极大益处。本文介绍了如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的 LSTM 模型。 诸如长短期记忆（LSTM）循环神经网络的神经神经网络几乎可以无缝建模具备多个输入变量的问题。 这为时间序列预测带来极大益处，因为经典线性方法难以适应多变量或多输入预测问题。 通过本教程，你
模型需要知道输入数据的shape，因此，Sequential的第一层需要接受一个关于输入数据shape的参数，后面的各个层则可以自动的推导出中间数据的shape，因此不需要为每个层都指定这个参数。有几种方法来为第一层指定输入数据的shape
这些数据是根据国家和地区报告新病例的数据，但我们只想预测国家的新病例，因此我们使用 groupby 根据国家对它们进行分组
无人驾驶汽车最早可以追溯到1989年。神经网络已经存在很长时间了，那么近年来引发人工智能和深度学习热潮的原因是什么呢？（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）
选自Analytics Vidhya 机器之心编译 作者：Pranjal Srivastava 参与：李泽南、蒋思源、黄小天 本文从 RNN 的局限性开始，通过简单的概念与详细的运算过程描述 LSTM 的基本原理，随后再通过文本生成案例加强对这种 RNN 变体的理解。LSTM 是目前应用非常广泛的模型，我们使用 TensorFlow 或 PyTorch 等深度学习库调用它甚至都不需要了解它的运算过程，希望本文能为各位读者进行预习或复习 LSTM 提供一定的帮助。 序列预测问题已经存在很长时间了。它被认为是数
自 2000 年 1 月以来的股票价格数据。我们使用的是 Microsoft 股票。
本文介绍了如何利用Keras框架开发基于序列数据的循环神经网络模型，并给出了一个序列到序列预测问题的实例。首先介绍了如何定义一个简单的编码器-解码器模型，然后利用Keras的Sequential模型定义了一个基于LSTM的编码器-解码器模型，最后利用Keras的Dataset API从数据集中加载数据并划分训练集和测试集。在划分数据集之后，使用Keras的Sequential模型定义了一个基于LSTM的编码器-解码器模型，并使用Keras的Keras Tuner对模型进行超参数调优。最后，使用Keras的Keras Tuner对模型进行超参数调优，并使用测试集对模型进行评估。实验结果表明，该模型在序列到序列预测问题上的性能优于传统的循环神经网络模型。
选自machinelearningmastery 机器之心编译 参与：朱乾树、路雪 长短期记忆循环神经网络等几乎可以完美地模拟多个输入变量的问题，这为时间序列预测带来极大益处。本文介绍了如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的 LSTM 模型。 诸如长短期记忆（LSTM）循环神经网络的神经神经网络几乎可以无缝建模具备多个输入变量的问题。 这为时间序列预测带来极大益处，因为经典线性方法难以适应多变量或多输入预测问题。 通过本教程，你将学会如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量时间
注意： 在Bidirectional中，参数merge_mode有5种选择[“sum”,”mul”,”concat”,”ave”,None],默认是“concat”模式，两个LSTM的输出沿channel维度串联。 选择None时，输出不会被结合，作为一个列表返回。
此数据是1949 到 1960 一共 12 年，每年 12 个月的航班乘客数据，一共 144 个数据，单位是 1000。我们使用它来进行LSTM时间序列预测的实验。数据如图所示
LSTM 01：理解LSTM网络及训练方法 LSTM 02：如何为LSTM准备数据 LSTM 03：如何使用Keras编写LSTM LSTM 04：4种序列预测模型及Keras实现 LSTM 05：Keras实现多层LSTM进行序列预测 LSTM 06：Keras实现CNN-LSTM模型 LSTM 07：Keras实现Encoder-Decoder LSTM LSTM 08：超详细LSTM调参指南
本示例说明如何使用长短期记忆（LSTM）网络对序列数据进行分类 。 最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告，包括一些图形和统计输出。
长期短期记忆（LSTM）网络是一种能够在长序列上学习的递归神经网络。
选自GitHub 作者：David Sheehan 机器之心编译 截至 11 月 22 日，比特币的价格再创历史新高（约 1 比特币兑 8120 美元），在惊讶于虚拟货币「不可战胜」的同时，我们或许能可以从这一波热潮中学到些什么。本文中，博士毕业于伦敦大学学院（UCL）的 David Sheehan 为我们介绍了使用 Keras 基于 LSTM 预测比特币价格走势的详细方法。在测试中，这个机器学习预测法似乎有着不错的准确度。 如果要列出 2017 年最为荒谬的三样事物，则一定是指尖陀螺、人工智能，当然，还
作者 / Jason Brownlee 翻译 / 编辑部翻译组 来源 / http://machinelearningmastery.com 权重正则化是一种对LSTM节点内的权重施加约束（如L1或L2）的技术。 这具有减少过拟合并提高模型性能的效果。 今天的推文，让各位读者发现如何使用LSTM网络的重量正则化和设计实验来测试其对时间序列预测的有效性。 01 测试环境 假定您已安装Python SciPy环境。 您可以在此示例中使用Python 2或3。 假定您使用TensorFlow或Theano后端
最近我们被客户要求撰写关于上海空气质量指数的研究报告。本文向大家介绍R语言对上海PM2.5等空气质量数据（查看文末了解数据免费获取方式）间的相关分析和预测分析，主要内容包括其使用实例，具有一定的参考价值，需要的朋友可以参考一下（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
最近我们被客户要求撰写关于上海空气质量指数的研究报告。本文向大家介绍R语言对上海PM2.5等空气质量数据 间的相关分析和预测分析，主要内容包括其使用实例，具有一定的参考价值，需要的朋友可以参考一下
在本课程中，我们将介绍神经网络的基础知识以及如何建立深度学习编程环境。 我们还将探讨神经网络的常见组件及其基本操作。 我们将通过探索使用 TensorFlow 创建的训练有素的神经网络来结束本课程。
用于R语言的多层感知器（MLP）和极限学习机（ELM）进行时间序列预测。请注意，由于神经网络无法利用GPU处理，因此大型网络的训练速度往往很慢（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
最近我们被客户要求撰写关于上海空气质量指数的研究报告。本文向大家介绍R语言对上海PM2.5等空气质量数据间的相关分析和预测分析，主要内容包括其使用实例，具有一定的参考价值，需要的朋友可以参考一下
你是否想知道LSTM层学到了什么？有没有想过是否有可能看到每个单元如何对最终输出做出贡献。我很好奇，试图将其可视化。在满足我好奇的神经元的同时，我偶然发现了Andrej Karpathy的博客，名为“循环神经网络的不合理有效性”。如果你想获得更深入的解释，建议你浏览他的博客。
来源：大数据挖掘DT数据分析 本文长度为1500字，建议阅读5分钟 本文为你介绍LSTM网络原理及其在流行音乐趋势预测赛题中的应用。 一、 LSTM网络原理 1.1 要点介绍 LSTM网络用来处理带“序列”(sequence)性质的数据。比如时间序列的数据，像每天的股价走势情况，机械振动信号的时域波形，以及类似于自然语言这种本身带有顺序性质的由有序单词组合的数据。 LSTM本身不是一个独立存在的网络结构，只是整个神经网络的一部分，即由LSTM结构取代原始网络中的隐层单元部分。 LSTM网络具有“
LSTM 01：理解LSTM网络及训练方法 LSTM 02：如何为LSTMs准备数据 LSTM 03：如何使用Keras编写LSTMs LSTM 04：4种序列预测模型及Keras实现 LSTM 05：Keras实现多层LSTM进行序列预测 LSTM 06：如何用Keras开发CNN-LSTM LSTM 07：如何用Keras开发 Encoder-Decoder LSTM LSTM 08：超详细LSTM调参指南
这是与我们工作有关的一系列技术职务中的第一个。在iki项目中，涵盖了一些机器学习的应用案例和用于解决各种自然问题的深度学习技术的语言处理和理解问题。
在本文中，在数据科学学习之旅中，我经常处理日常工作中的时间序列数据集，并据此做出预测
数据 数据来自互联网，这些数据用于预测航空公司的人数，我们使用LSTM网络来解决这个问题 关于此处模型构建，只对keras部分代码做重点的介绍
对许多研究人员和分析师来说，预测股价的艺术一直是一项艰巨的任务。事实上，投资者对股票价格预测的研究领域非常感兴趣。许多投资者都渴望知道股票市场的未来情况。良好和有效的股票市场预测系统通过提供股票市场未来走向等支持性信息，帮助交易员、投资者和分析师。本文提出了一种基于RNN和LSTM的股票市场指数预测方法。
关系抽取（Relation Extraction, RE）是自然语言处理（NLP）领域的一个重要任务，其主要目的是从文本中识别实体（entities）之间的预定义语义关系。这一任务对于构建知识图谱、信息检索、问答系统等应用至关重要，因为它能够帮助机器理解和利用文本中的结构化知识。
本篇使用的数据集是由Max-Planck-Institute for Biogeochemistry记录的天气数据。每10分钟观测一次气压、气温、风速等天气数据。数据集有共420551条记录，历时八年（2009~2016）。训练集取前30万条记录，余下的记录做为验证集。
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